asr-malayalam/Mal_ASR_Predict_Ref_Samples

该数据集包含使用Malayalam ASR模型vrclc/Whisper_small_malayalam对google/fleurs数据集的评估结果。该模型使用50小时的Malayalam语音数据进行训练，并使用google/fleurs数据集的测试集进行评估，该测试集包含Malayalam语音数据。评估了500个样本，得到的未归一化WER(%)为49.67724937425899。该数据集的主要用途是提供错误分析，帮助识别Malayalam语音识别中的常见错误和改进领域。This dataset contains evaluation results from the Malayalam ASR model vrclc/Whisper_small_malayalam using the google/fleurs dataset. The model was trained with 50 hours of Malayalam speech data and evaluated using the test set of the google/fleurs dataset, which consists of Malayalam speech data. The evaluation of 500 samples resulted in an unnormalized WER(%): 49.67724937425899. The primary use of this dataset is to provide insight into error analysis, helping to identify general mistakes and areas for improvement in Malayalam speech recognition.

原始信息汇总

Malayalam ASR Reference Prediction dataset

概述

• 数据集名称: Malayalam ASR Reference Prediction dataset
• 任务类别: 句子相似度
• 语言: 马拉雅拉姆语
• 数据集规模: n<1K
• 许可证: CC BY 4.0

详细信息

• ASR模型: vrclc/Whisper_small_malayalam
• 评估数据集: google/fleurs
• 数据集用途: 用于评估vrclc/Whisper_small_malayalam模型在马拉雅拉姆语语音识别中的表现
• 评估结果:
  • 使用google/fleurs数据集的测试集进行评估
  • 评估了500个样本，未归一化的WER（词错误率）为49.67724937425899

用途

• 直接用途: 提供错误分析，帮助识别马拉雅拉姆语语音识别中的常见错误和改进领域