Update app.py

app.py

@@ -28,7 +28,7 @@ import speech_recognition as speech_r
 from jiwer import wer
 import time
 
-@st.cache
+@st.cache_data
 def load_model(model):
     path = 'lightning_logs/version_0/checkpoints/' + str(model)
     onnx_model = onnx.load(path)
@@ -406,7 +406,17 @@ if st.button('Сгенерировать потери'):
 
     df_1['WER'] = WER_mass
     
-    st.dataframe(df_1)
+    st.dataframe(df_1, column_config={
+        "PESQ": st.column_config.NumberColumn(
+            help="Перцептивная оценка качества речи - https://ieeexplore.ieee.org/document/941023"),
+        "STOI": st.column_config.NumberColumn(
+            help="Индекс объективной кратковременной разборчивости - https://ieeexplore.ieee.org/document/5495701"),
+        "PLCMOSv1":  st.column_config.NumberColumn(
+            help="Эталонная метрика PLCMOS - https://arxiv.org/abs/2305.15127"),
+        "PLCMOSv2":  st.column_config.NumberColumn(
+            help="Неэталонная метрика PLCMOS - https://arxiv.org/abs/2305.15127"),
+        "WER":  st.column_config.NumberColumn(
+            help="Процент нераспознанных слов - https://deepgram.com/learn/what-is-word-error-rate")})
 
     st.bar_chart(df_1, x="Audio", y="PESQ")
     st.bar_chart(df_1, x="Audio", y="STOI")