Safetensors
Danish
whisper

Hviske v2

Hviske v2 er en state of the art dansk transskriptionsmodel der er trænet af syv.ai. Modellen er gratis at bruge, men sørg for at være opmærksom på at brugen falder indenfor licensen.

Hviske v2 er en yderligere finetunet version af Whisper v3, med Coral & common voice datasæt.

Modellen er trænet over 10 dage med et enkelt Nvidia A100.

Du kan prøve modellen gratis via Ludwig.syv.ai.

Sådan kommer du i gang

Installér transformers: pip install transformers datasets

Kør koden:

import torch
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor, pipeline
from datasets import load_dataset


device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
torch_dtype = torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32

model_id = "syvai/hviske-v2"

model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype=torch_dtype, low_cpu_mem_usage=True, use_safetensors=True
)
model.to(device)

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

pipe = pipeline(
    "automatic-speech-recognition",
    model=model,
    tokenizer=processor.tokenizer,
    feature_extractor=processor.feature_extractor,
    torch_dtype=torch_dtype,
    device=device,
)

dataset = load_dataset("alexandrainst/coral", split="test")
sample = dataset[0]["audio"]

result = pipe(sample)
print(result["text"])

Resultater

Model Antal parametre CoRal CER CoRal WER
syvai/hviske-v2 1540M 4.7% ± 0.07% 11.8% ± 0.3%
alexandrainst/roest-315 315M 6.6% ± 0.2% 17.0% ± 0.4%
chcaa/xls-r-300m-danish-nst-cv9 315M 14.4% ± 0.3% 36.5% ± 0.6%
mhenrichsen/hviske 1540M 14.2% ± 0.5% 33.2% ± 0.7%
openai/whisper-large-v3 1540M 11.4% ± 0.3% 28.3% ± 0.6%

Hviske-v2 er ca. 30% bedre målt på WER end roest og ca. 64% bedre end Hviske-v1.

Visualiseret: benchmark

Tak til

Innovationsfonden og alle de parter der har været med til at lave CoRal datasættet. Det er virkelig et fantastisk stykke arbejde.

Skal din virksomhed have hjælp?

syv.ai er Danmarks mest nørdede AI konsulenthus. Vi laver alt fra rådgivning af mindre virksomheder til AI udvikling hos verdens største virksomheder.

Downloads last month
929
Safetensors
Model size
1.54B params
Tensor type
F32
·
Inference API
Unable to determine this model's library. Check the docs .

Model tree for syvai/hviske-v2

Finetuned
(350)
this model

Datasets used to train syvai/hviske-v2