thai-elderly-whisper-3models

CYP777/thai-elderly-whisper-3models

thai-elderly-whisper-3models is a machine learning model from CYP777. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product.

เอกสารสรุปผลการประเมินประสิทธิภาพและแจกแจงสเกลความแม่นยำ (Accuracy Distribution) ของโมเดล ASR รวมถึงเปรียบเทียบระหว่าง NeMo Pre-trained (ก่อน Fine-tune) และโมเดลที่ผ่านการ Fine-tune ด้วยชุดข้อมูลฝึกสอนเกณฑ์ต่างๆ

Downloads · 30 days

Access

Public

Updated Jul 24, 2026

Repo size

4.9 GB

Likes

Public

Hugging Face

Repo makeup

Click a slice to open those files.

.safetensors4.9 GB · 99%

At a glance

Access: Public
Created: Jul 18, 2026
Updated: Jul 24, 2026
SHA: 913f2cb3

Model card

From the Hugging Face model README

การประเมินและเปรียบเทียบโมเดลจดจำเสียงพูดภาษาไทยสำหรับผู้สูงอายุ (Thai Elderly ASR Evaluation)

เอกสารสรุปผลการประเมินประสิทธิภาพและแจกแจงสเกลความแม่นยำ (Accuracy Distribution) ของโมเดล ASR รวมถึงเปรียบเทียบระหว่าง NeMo Pre-trained (ก่อน Fine-tune) และโมเดลที่ผ่านการ Fine-tune ด้วยชุดข้อมูลฝึกสอนเกณฑ์ต่างๆ

1. ตารางสรุปภาพรวมประสิทธิภาพโมเดล (Overall Performance)

สถาปัตยกรรม (Architecture)	ชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกสอน (Training Data Criteria)	ชุดข้อมูลประเมิน	ความแม่นยำคำ % <br>(Thai Word Acc)	ความแม่นยำอักษร % <br>(Char Acc)	WER <br>(คำผิด)	CER <br>(อักษรผิด)	RTF <br>(ความเร็ว/วินาที)
NeMo Pre-trained <br>(115M Params)	Pre-trained Only (ก่อน Fine-tune)	Evaluation Set (19,200)	93.61%	97.81%	0.0639	0.0219	-
---	---	---	---	---	---	---	---
NeMo Fine-tuned <br>(115M Params)	Acc 100% Only (ข้อมูลถอดถูกต้อง 100%)	Test Only (3,840)	95.78%	98.27%	0.0422	0.0173	0.0259s
		Train + Test (19,200)	95.88%	98.34%	0.0412	0.0166	0.0242s
	Acc 50–99% Only (ข้อมูลถอดถูกต้อง 50–99%)	Test Only (3,840)	97.79%	99.16%	0.0221	0.0084	0.0254s
		Train + Test (19,200)	98.20%	99.31%	0.0180	0.0069	0.0244s
	All Data (ข้อมูลทั้งหมดรวมทุกเกณฑ์)	Test Only (3,840)	99.04%	99.59%	0.0096	0.0041	0.0238s
		Train + Test (19,200)	99.56%	99.80%	0.0044	0.0020	0.0235s
---	---	---	---	---	---	---	---
Whisper (CT2) <br>(809M Params)	Acc 100% Only (ข้อมูลถอดถูกต้อง 100%)	Test Only (3,840)	97.34%	99.14%	0.0266	0.0086	0.1570s
		Train + Test (19,200)	97.46%	99.19%	0.0254	0.0081	0.1547s
	Acc 50–99% Only (ข้อมูลถอดถูกต้อง 50–99%)	Test Only (3,840)	98.28%	99.51%	0.0172	0.0049	0.1561s
		Train + Test (19,200)	98.68%	99.61%	0.0132	0.0039	0.1555s
	All Data (ข้อมูลทั้งหมดรวมทุกเกณฑ์)	Test Only (3,840)	98.61%	99.59%	0.0139	0.0041	0.1567s
		Train + Test (19,200)	99.13%	99.72%	0.0087	0.0028	0.1455s

2. การแจกแจงระดับสเกลความแม่นยำทุกๆ 5% (Accuracy Scale Distribution)

ตารางแสดง จำนวนไฟล์เสียง ที่ตกลงในแต่ละช่วงความแม่นยำ (สเกลละ 5%)

2.1 เปรียบเทียบรวมทุกโมเดล (ชุดข้อมูล 19,200 ไฟล์เท่ากัน)

ช่วงสเกลความแม่นยำ (%)	NeMo Pre-trained	NeMo (Acc 100%)	NeMo (Acc 50–99%)	NeMo (All Data)	Whisper (Acc 100%)	Whisper (Acc 50–99%)	Whisper (All Data)
0 – 5%	63	102	51	7	90	38	27
5 – 10%	0	0	0	0	0	0	0
10 – 15%	4	5	0	0	1	0	0
15 – 20%	3	5	6	1	2	0	0
20 – 25%	9	12	3	2	4	0	0
25 – 30%	25	48	20	4	24	16	11
30 – 35%	65	86	44	10	59	40	20
35 – 40%	8	5	2	0	2	1	0
40 – 45%	40	54	21	5	21	20	11
45 – 50%	2	1	0	0	0	0	0
50 – 55%	98	197	77	16	81	51	32
55 – 60%	52	48	10	1	33	4	7
60 – 65%	175	142	50	7	89	43	22
65 – 70%	228	215	109	36	149	109	59
70 – 75%	155	135	52	11	79	39	24
75 – 80%	304	298	126	33	205	81	72
80 – 85%	594	512	252	75	305	159	116
85 – 90%	700	530	214	79	278	124	101
90 – 95%	377	268	125	35	187	80	55
95 – 100%	16,288	16,537	18,038	18,878	17,591	18,395	18,643
รวมทั้งสิ้น (ไฟล์)	19,200	19,200	19,200	19,200	19,200	19,200	19,200

2.2 ชุดข้อมูล Test Only (รวมทั้งหมด 3,840 ไฟล์)

ช่วงสเกลความแม่นยำ (%)	NeMo (Acc 100%)	NeMo (Acc 50–99%)	NeMo (All Data)	Whisper (Acc 100%)	Whisper (Acc 50–99%)	Whisper (All Data)
0 – 5%	19	14	4	20	9	11
5 – 10%	0	0	0	0	0	0
10 – 15%	0	0	0	0	0	0
15 – 20%	1	0	0	0	0	0
20 – 25%	3	1	1	2	0	0
25 – 30%	8	2	0	1	1	0
30 – 35%	18	13	4	12	11	7
35 – 40%	1	0	0	0	0	0
40 – 45%	12	7	3	8	7	4
45 – 50%	0	0	0	0	0	0
50 – 55%	38	13	6	16	13	11
55 – 60%	7	4	0	5	2	3
60 – 65%	30	10	4	12	8	5
65 – 70%	48	31	16	38	27	14
70 – 75%	31	14	6	15	14	7
75 – 80%	73	40	19	57	27	29
80 – 85%	99	54	27	64	43	35
85 – 90%	119	52	41	53	38	37
90 – 95%	49	33	14	34	23	16
95 – 100%	3,284	3,552	3,695	3,503	3,617	3,661
รวมทั้งสิ้น (ไฟล์)	3,840	3,840	3,840	3,840	3,840	3,840

3. สรุปข้อสังเกตและผลกระทบของการ Fine-tune

เปรียบเทียบ NeMo Pre-trained (ก่อน Fine-tune) vs NeMo Fine-tuned:
- NeMo Pre-trained (รวม 19,200 ไฟล์): ความแม่นยำคำอยู่ที่ 93.61% (Char Acc 97.81%)
- หลัง Fine-tune ด้วย All Data (NeMo M3): ความแม่นยำเพิ่มขึ้นเป็น 99.56% (เพิ่มขึ้นก้าวกระโดดถึง +5.95%)
การกระจุกตัวในกลุ่ม 95-100%:
- กระบวนการ Fine-tune ดึงจำนวนไฟล์ที่ทายแม่นยำสูง (95-100%) จาก 16,288 ไฟล์ เพิ่มขึ้นเป็น 18,878 ไฟล์ (คิดเป็น 98.32% ของไฟล์เสียงทั้งหมด)
สรุปความเร็วและความแม่นยำ:
- NeMo (All Data) เป็นโมเดลที่สมบูรณ์แบบที่สุด มีความแม่นยำสูงสุด 99.56% และมีความเร็วการประมวลผลสูงสุด RTF 0.0235 วินาที/ไฟล์

Created: Jul 18, 2026
Updated: Jul 24, 2026