Automatic Speech Recognition
Transformers
Kazakh
speech-recognition
asr
kazakh
audio
omniaudio
Eval Results (legacy)
Instructions to use stukenov/sozkz-core-omniaudio-150m-kk-asr-v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use stukenov/sozkz-core-omniaudio-150m-kk-asr-v1 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", model="stukenov/sozkz-core-omniaudio-150m-kk-asr-v1")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("stukenov/sozkz-core-omniaudio-150m-kk-asr-v1", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
SozKZ OmniAudio 150M Kazakh ASR
Kazakh ASR model built with OmniAudio v2 scratch training on SozKZ mels. This variant uses a from-scratch encoder-decoder stack with about 147M parameters and no pretrained text LLM.
Model Details
| Parameter | Value |
|---|---|
| Model repo | stukenov/sozkz-core-omniaudio-150m-kk-asr-v1 |
| Architecture | OmniAudio v2 scratch encoder-decoder |
| Total params | 147.32M |
| Encoder | 384d, 6 heads, 10 layers, 2 conv layers |
| Decoder | 768d, 12 heads, 10 layers |
| Audio features | 80-bin log-mel spectrogram |
| Input audio | 16 kHz mono |
| Tokenizer | kazakh-gpt2-50k |
| Max audio length | 10 seconds |
Evaluation
Quick evaluation on google/fleurs, config kk_kz, test split, 200 samples, using a strong intermediate checkpoint-best.
| Metric | Value |
|---|---|
| WER | 46.42% |
| CER | 32.16% |
| Samples | 200 |
This is a partial sample-based estimate, not the final full-test benchmark.
Real Inference Examples
The following examples are direct REF/HYP pairs from actual evaluation runs on FLEURS.
| Reference | Prediction |
|---|---|
| ақш-тың гимнастика федерациясы ақш олимпиада комитетінің хатын қолдайды және біздің барлық спортсмендер үшін қоршаған ортаның қауіпсіздігін арттырудың абсолютті қажеттілігін мойындайды | ақш тың гимнастика федерациясы ақш олимпиада комитетінің хатын қолдайды және біздің барлық спортсмендері үшін қоршаған ортаны қорғау |
| барлық оңтүстік африка ұлттық саябақтарындағыдай саябаққа кіруде экологиялық салым және кіру ақысы төленеді | барлық оңтүстік африка ұлттық саябақтарындадай саябаққа кіруіне экологиялық саяси қызмет көрсету үшін де |
| бар болғаны кеме экскурсиялары арқылы жағаға барсаңыз сізге бөлек виза қажет болмайды 2009 жылдан | бар болғаны кеме экскурсиялары арқылы жағаға барсаңыз сізге бөлек виза қажет болмайды екі мың тоғызыншы жылдан |
| көп неміс пісірілген өнімдерінде сонымен бірге бадам орман жаңғақтары және басқа ағаш жаңғақтары болады танымал торттар жиі қою кофенің саптыаяғымен өте жақсы желінеді | көп неміс пісірілген өнімдерді сонымен бірге баланың орман жаңғақтары және басқа да шаңғақтары болады танымал тортар жүйе |
| бұл есеп жетекшінің иракқа қатысты ағымдағы саясатының әрбір аспектісін қатты сынайды және бағытты дереу өзгертуге шақырады | бұл есеп жетекшісінің иракқа қатысты ағымдағы саясатының әрбір аспектісін қатты сынайды және бағытта |
Interpretation
The model already shows real audio grounding and often keeps the structure of the source sentence. Typical remaining issues are:
- truncation near the end of an utterance
- lexical substitutions
- occasional grammatical drift
- weaker robustness on out-of-domain speech
Training Summary
| Parameter | Value |
|---|---|
| Training mode | scratch encoder-decoder |
| Training dataset | stukenov/sozkz-asr-mels-kk-v1 |
| Loss | 0.7 * CE + 0.3 * CTC |
| Best practical config | batch 24, grad_accum 1, workers 6, torch_compile false |
| Precision | bf16 |
Limitations
- Current metric in this card is a
200-sample estimate, not full-testFLEURS. - Quality is not yet production-level.
- Out-of-domain robustness is still limited.
Related Artifacts
| Artifact | Link |
|---|---|
| Training mel dataset | stukenov/sozkz-asr-mels-kk-v1 |
| OmniAudio v2 whitepaper | local project whitepaper |
Evaluation results
- WER on google/fleurs (kk_kz, sample-200)test set self-reported46.420
- CER on google/fleurs (kk_kz, sample-200)test set self-reported32.160