ggml-org/whisper.cpp

tests : add WER benchmarks

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#2 454 ouverte le 5 oct. 2024

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Description

It would be nice to start measuring the word error rate (WER) of whisper.cpp across some representative dataset:

  • short audio
  • long audio
  • english
  • non-english
  • etc.

This will help us catch regressions in the future. I'm not familiar with what is typically used for TTS WER benchmarks, so looking for help from the community.

Guide contributeur

Stack technique
ccpp
Domaine
testingmachine learningperformance
Type d'issue
feature
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
3-5 days
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
mostly clear
Prérequis
Basic understanding of whisper.cppFamiliarity with word error rate (WER)Experience with audio datasets
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
40
Direction de recherche
The issue requests adding WER benchmarks to whisper.cpp. Start by researching standard ASR benchmark datasets (e.g., LibriSpeech, Common Voice) that include short/long audio and English/non English samples. Examine the existing test infrastructure in the repository (likely in tests/ directory or Makefile) to understand how to integrate new benchmarks. Review the comments on the issue for community suggestions on dataset selection and evaluation methodology. Coordinate with maintainers to agree on a concrete set of datasets and metrics before implementing.