---
language:
- uz
- ru
license: apache-2.0
pipeline_tag: automatic-speech-recognition
tags:
- speech-recognition
- whisper
- uzbek
- russian
- stt
---

# OmoN-STT

OmoN-STT — это модель автоматического распознавания речи (ASR), обученная на базе Whisper.

Модель дообучена на собственном датасете аудио и предназначена для распознавания узбекской и русской речи.

Base model: islomov/rubaistt_v2_medium

---

# Возможности

- распознавание узбекской речи
- распознавание русской речи
- поддержка длинных аудио
- высокая точность на разговорной речи

---

Обучение

Модель обучена на базе:

islomov/rubaistt_v2_medium

Training parameters:

epochs: 3

batch size: 8

gradient accumulation: 4

learning rate: 2e-5

GPU: RTX 3080Ti 16GB

training time: ~5 часов


Архитектура

Whisper encoder-decoder transformer.

Автор

OmoN Mullaboyev

# Использование

```python
import torch
import librosa
from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration

processor = WhisperProcessor.from_pretrained("omullaboyev/OmoN-STT")
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("omullaboyev/OmoN-STT")

audio, sr = librosa.load("audio.wav", sr=16000)

inputs = processor(audio, sampling_rate=16000, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    predicted_ids = model.generate(inputs["input_features"])

text = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)

print(text)