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FermionResearch publie Phonon-2, un modèle open source de reconnaissance vocale de 164 Mo
1 sourcemis à jour il y a 1 jpertinence 3,5 sur5
L’essentiel
Selon FermionResearch, Phonon-2 affiche 5,21 % d’erreur de mots en moyenne sur sept jeux anglais de l’Open ASR Leaderboard. Il transcrit une heure d’audio en environ 20 secondes sur un MacBook Air M5.
Cette story fait partie d’un sujet suivi : Aleph Alpha publie Kolibri-1, un modèle open-weight pour l’allemand et l’anglais (11 sources, mis à jour il y a 5 h).
Propagation1 article, publié par HF modèles en tendance le 6 oct. à 4 h 01.
Les sources
1 article
HF modèles en tendanceCommunauté : fiche de la sourceSource primaire
Hugging FaceFermionResearchhuggingface.co
Modèle en tendance : FermionResearch/Phonon-2 — reconnaissance vocale, 262 likes (site externe)
Phonon-2 is the most accurate open speech recognition model for English under 900 MB. Across the Open ASR Leaderboard’s seven English sets it averages 5.21 % word error, beating models multiple times its size in raw bytes.
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