Add extensive bilingual English-Persian Shenava-1 card

Document purpose, contents, usage, provenance, evaluation, limitations, responsible use, reproducibility, citation, and Apache-2.0 licensing in English and Persian.

README.md

@@ -26,6 +26,173 @@ tags:
 - visualears
 ---
 
+# 🎙️ Shenava-Rizeh-v1.0-CoreML-iOS15-fp16
+
+> **English + فارسی** · Part of [Shenava 1.0](https://huggingface.co/collections/Reza2kn/shenava-10-open-streaming-persian-asr-and-captioning) · [Project hub](https://github.com/Reza2kn/shenava-1) · [SLT paper submission](https://openreview.net/forum?id=QTa6ax9PU3)
+
+## 🌟 At a glance | معرفی سریع
+
+| | English | فارسی |
+|---|---|---|
+| 🎯 Role | Rizeh iOS 15 CoreML export. | مدل دانش‌آموز فشردهٔ شنوا ریزه؛ این مخزن یکی از مصنوعات رسمی خانوادهٔ Shenava-1 است. |
+| 🧠 Family | Shenava Rizeh compact student | مدل دانش‌آموز فشردهٔ شنوا ریزه |
+| 📦 Format | Core ML FP16 deployment export | خروجی FP16 برای Core ML |
+| 📐 Scale | 32M parameters | اندازه: 32M parameters |
+| 📥 Input | mono Persian speech resampled to 16 kHz | گفتار تک‌کانالهٔ فارسی با نرخ نمونه‌برداری ۱۶ کیلوهرتز |
+| 📤 Output | Persian transcription; normalization and ITN belong in the display layer | رونویسی فارسی؛ نرمال‌سازی و تبدیل عدد گفتاری در لایهٔ نمایش انجام می‌شود |
+| ⚖️ License | Apache License 2.0 | مجوز Apache 2.0 |
+
+## 🇬🇧 English documentation
+
+### 🧭 Overview
+
+Rizeh iOS 15 CoreML export. This repository is an official Shenava-1 release artifact, not an isolated checkpoint. It belongs to a Persian-first stack covering training data, streaming ASR, semantic evaluation, on-device exports, captioning applications, and reproducible benchmarks. Use the collection link above to locate sibling model sizes, deployment formats, datasets, and evaluation assets.
+
+The artifact is optimized for Persian speech and the conventions used by the Shenava/VisualEars pipeline. A model file alone is not the entire inference system: audio preparation, tokenizer assets, streaming state, decoding, Persian text normalization, and inverse text normalization can materially affect observed output.
+
+### ✅ Intended uses
+
+- Persian ASR research, benchmarking, and reproducible comparison inside the Shenava-1 evaluation protocol.
+- Offline or streaming transcription when the selected runtime and graph support that mode.
+- On-device captioning, accessibility prototypes, and Persian speech interfaces.
+- Conversion or runtime integration work that preserves the source model’s tokenizer, decoding assumptions, and numerical checks.
+
+### 🚫 Out-of-scope or unsafe uses
+
+- Do not treat transcripts as guaranteed verbatim records for legal, medical, emergency, or other high-stakes decisions.
+- Do not infer identity, health, ethnicity, intent, or other sensitive traits from speech or model errors.
+- Do not compare formats using different text normalization, test subsets, or decoding settings and present the result as model quality.
+- Do not assume robustness to every Persian accent, code-switching pattern, recording channel, or adversarial acoustic condition.
+
+### 📁 Repository contents
+
+This snapshot contains **9 files** totaling approximately **52.19 MB**. Common file groups: `.json` × 4, `no extension` × 2, `.md` × 1, `.py` × 1, `.mlmodel` × 1.
+
+Largest or representative artifacts:
+
+- `shenava_rizeh_v1_0_ctc_streaming_att70_0_ios15_fp16.mlmodel`
+- `mel_filters_slaney_80x257.json`
+- `tokens.json`
+- `export_koochik10_streaming_coreml.py`
+- `preprocessor.json`
+
+The repository card and `LICENSE` are part of the release. Runtime-specific configuration, tokenizer, vocabulary, metadata, and state files should be kept beside the main weights when present.
+
+### 🚀 Download and integration
+
+```python
+from huggingface_hub import snapshot_download
+
+local_dir = snapshot_download(
+    repo_id="Reza2kn/Shenava-Rizeh-v1.0-CoreML-iOS15-fp16",
+    local_dir="./Shenava-Rizeh-v1.0-CoreML-iOS15-fp16",
+)
+print(local_dir)
+```
+
+Use the runtime named by the artifact format. Inspect the exported graph signature before binding input and output tensors; deployment exports may expose cache/state tensors in addition to acoustic features.
+
+For NeMo checkpoints, restore through `nemo.collections.asr.models.ASRModel.restore_from(...)` rather than assuming a CTC-only class. For converted artifacts, follow the graph metadata and the runtime-specific notes retained later in this card. Validate one known clip against the source checkpoint before shipping a conversion.
+
+### 📏 Evaluation
+
+Report at least WER and CER using the same Persian normalization rules, plus S³ when semantic importance matters. Shenava’s public [Triple Threat leaderboard](https://huggingface.co/spaces/Reza2kn/PersianASR-TrippleThreat) combines the Golden6669 and FLEURS-fa splits. Record the exact repository revision, decoder settings, chunk/context configuration, precision, device, and normalization code.
+
+Deployment exports should be checked for numerical and transcription parity against their parent repository, [ `Reza2kn/Shenava-Rizeh-v1.0` ](https://huggingface.co/Reza2kn/Shenava-Rizeh-v1.0). Runtime speed is hardware-specific; publish latency, real-time factor, warm-up policy, thread count, and audio duration together.
+
+### ⚠️ Limitations and responsible use
+
+ASR quality varies with accent, age, speaking style, background noise, distance, clipping, reverberation, telephony bandwidth, overlapping speech, and code-switching. Persian orthography also permits multiple acceptable written forms. WER or CER can therefore penalize a semantically correct alternative, while a low aggregate score can still hide loss of a critical word. Review meaning-critical outputs and expose uncertainty in accessibility-facing products.
+
+### 🔁 Reproducibility checklist
+
+1. Pin the Hub revision and runtime/library versions.
+2. Resample audio deterministically and document channel mixing.
+3. Keep tokenizer and decoding assets from this repository together.
+4. Record streaming chunk, left/right context, cache reset, and endpointing behavior.
+5. Apply one documented Persian normalization/ITN pipeline to references and hypotheses.
+6. Publish failed cases and condition-level results, not only a single average.
+
+## 🇮🇷 مستندات فارسی
+
+### 🧭 معرفی
+
+مدل دانش‌آموز فشردهٔ شنوا ریزه است. این مخزن یک مصنوع رسمی از انتشار Shenava-1 است و باید همراه با داده‌های آموزشی، توکنایزر، روش رمزگشایی، نرمال‌سازی فارسی و تنظیمات اجرای جریانی دیده شود. پیوند مجموعه در بالای صفحه، نسخه‌های هم‌خانواده، قالب‌های استقرار، داده‌ها و معیارهای ارزیابی را یک‌جا نشان می‌دهد.
+
+هدف پروژه ارائهٔ زیرساخت باز و قابل بازتولید برای بازشناسی گفتار و زیرنویس فارسی است. نتیجهٔ نهایی فقط به وزن مدل وابسته نیست؛ نرخ نمونه‌برداری، کانال صوت، وضعیت کش، روش رمزگشایی، تبدیل اعداد گفتاری و یکسان‌سازی نیم‌فاصله نیز بر خروجی اثر دارند.
+
+### ✅ کاربردهای پیشنهادی
+
+- پژوهش، بنچمارک و مقایسهٔ منصفانهٔ ASR فارسی با پروتکل یکسان.
+- رونویسی آفلاین یا جریانی، در صورتی که قالب و زمان‌اجرای انتخابی از آن پشتیبانی کند.
+- زیرنویس روی دستگاه، ابزارهای دسترس‌پذیری و رابط‌های گفتاری فارسی.
+- تبدیل مدل و یکپارچه‌سازی با زمان‌اجراهای مختلف همراه با آزمون برابری خروجی.
+
+### 🚫 کاربردهای نامناسب
+
+- خروجی را در تصمیم‌های پزشکی، حقوقی، اضطراری یا پرخطر به‌عنوان سند قطعی به کار نبرید.
+- از خطا یا صدای کاربر برای استنباط هویت، سلامت، قومیت، نیت یا ویژگی حساس استفاده نکنید.
+- نتایجی را که با زیرمجموعه، نرمال‌سازی یا رمزگشایی متفاوت ساخته شده‌اند مقایسهٔ مستقیم ننامید.
+- پوشش کامل همهٔ لهجه‌ها، گفتار آمیخته، کانال‌ها و شرایط صوتی را فرض نکنید.
+
+### 📁 محتوای مخزن
+
+این نسخه شامل **9 فایل** با حجم تقریبی **52.19 MB** است. گروه‌های رایج فایل: `.json` × 4, `no extension` × 2, `.md` × 1, `.py` × 1, `.mlmodel` × 1.
+
+فایل‌های شاخص:
+
+- `shenava_rizeh_v1_0_ctc_streaming_att70_0_ios15_fp16.mlmodel`
+- `mel_filters_slaney_80x257.json`
+- `tokens.json`
+- `export_koochik10_streaming_coreml.py`
+- `preprocessor.json`
+
+فایل‌های توکنایزر، واژگان، پیکربندی، وضعیت جریانی و فراداده را در صورت وجود کنار وزن اصلی نگه دارید.
+
+### 🚀 دریافت و استفاده
+
+ابتدا snapshot کامل مخزن را دریافت کنید، سپس از زمان‌اجرای متناسب با قالب استفاده کنید. پیش از اتصال ورودی و خروجی، امضای گراف را بررسی کنید؛ خروجی‌های جریانی ممکن است علاوه بر ویژگی صوتی، تنسورهای وضعیت و کش داشته باشند.
+
+برای چک‌پوینت NeMo از `ASRModel.restore_from(...)` استفاده کنید و مدل را صرفاً CTC فرض نکنید. برای خروجی‌های تبدیل‌شده، یک کلیپ مرجع را با مدل مبدأ مقایسه کنید و سپس استقرار را انجام دهید.
+
+### 📏 ارزیابی
+
+حداقل WER و CER را با نرمال‌سازی فارسی یکسان گزارش کنید و در سناریوهای حساس به معنا، S³ را نیز بیاورید. در [جدول Triple Threat](https://huggingface.co/spaces/Reza2kn/PersianASR-TrippleThreat) دو بخش Golden6669 و FLEURS-fa با هم سنجیده می‌شوند. شناسهٔ دقیق نسخه، تنظیمات دیکودر، کانتکست، دقت عددی، سخت‌افزار و کد نرمال‌سازی را ثبت کنید.
+
+### ⚠️ محدودیت‌ها و استفادهٔ مسئولانه
+
+لهجه، سن، سبک گفتار، نویز، فاصله، کلیپ‌شدن، پژواک، کانال تلفنی، هم‌پوشانی گویندگان و کدسوئیچینگ می‌توانند کیفیت را تغییر دهند. چند نگارش فارسی ممکن است از نظر معنایی درست باشند، اما WER/CER یکی را خطا حساب کند. در محصولات دسترس‌پذیری، واژه‌های کلیدی را جداگانه بازبینی و عدم قطعیت را به کاربر نشان دهید.
+
+### 🔁 چک‌لیست بازتولید
+
+۱. نسخهٔ دقیق مخزن و کتابخانه‌ها را ثابت کنید. ۲. تبدیل نرخ نمونه و کانال را مستند کنید. ۳. توکنایزر و دارایی‌های رمزگشایی همین مخزن را نگه دارید. ۴. اندازهٔ قطعه، کانتکست، بازنشانی کش و endpointing را ثبت کنید. ۵. یک خط لولهٔ نرمال‌سازی/ITN مشترک به مرجع و خروجی اعمال کنید. ۶. خطاهای نمونه‌ای و نتایج هر شرایط را در کنار میانگین منتشر کنید.
+
+## 📚 Citation, links, and license | استناد، پیوندها و مجوز
+
+- 🤗 [Shenava-1 collection](https://huggingface.co/collections/Reza2kn/shenava-10-open-streaming-persian-asr-and-captioning)
+- 🧰 [Project repository](https://github.com/Reza2kn/shenava-1)
+- 📄 [SLT paper submission](https://openreview.net/forum?id=QTa6ax9PU3)
+- 📊 [Persian ASR Triple Threat](https://huggingface.co/spaces/Reza2kn/PersianASR-TrippleThreat)
+
+```bibtex
+@misc{shenava1_shenava_rizeh_v1_0_coreml_ios15_fp16,
+  title  = {Shenava-Rizeh-v1.0-CoreML-iOS15-fp16: a Shenava-1 Persian speech artifact},
+  author = {Reza2kn},
+  year   = {2026},
+  url    = {https://huggingface.co/Reza2kn/Shenava-Rizeh-v1.0-CoreML-iOS15-fp16}
+}
+```
+
+Released under the **Apache License 2.0**. این مخزن با **مجوز Apache 2.0** منتشر شده است.
+
+---
+
+## 📎 Retained technical notes | یادداشت‌های فنی پیشین
+
+The pre-existing technical card is retained below for revision-specific commands, measurements, and artifact details. The bilingual sections above define the common Shenava-1 documentation contract.
+
+یادداشت فنی قبلی برای فرمان‌ها، اندازه‌گیری‌ها و جزئیات همان نسخه در ادامه حفظ شده است. بخش‌های دوزبانهٔ بالا قرارداد مستندسازی مشترک Shenava-1 را تعریف می‌کنند.
+
 # Shenava — Rizeh v1.0 (32M) · CoreML iOS15 NeuralNetwork fp16
 
 CoreML **NeuralNetwork** (not ML Program) fp16 export of [`Reza2kn/Shenava-Rizeh-v1.0`](https://huggingface.co/Reza2kn/Shenava-Rizeh-v1.0) — built so **older Apple devices capped at iOS 15** (e.g. iPad Air 2 / iOS 15.8) can load and run it. ML Program packages require iOS 16+; this targets **NeuralNetwork / CoreML spec v5 with iOS 14 availability**, so it runs on iOS 15.
@@ -79,3 +246,4 @@ coremlc compile shenava_rizeh_v1_0_ctc_streaming_att70_0_ios15_fp16.mlmodel /tmp
 Tokenizer: ve_tok_v4 (SentencePiece BPE-1024 +blank, digit/punct/«»-aware). Numbers are emitted in **spoken form**; apply Persian ITN at display for digits. Part of [VisualEars / Shenava](https://shenava.app).
 
 Export stack: coremltools 9.0, torch 2.7.0, NeMo 2.7.3. fp16 vs fp32 argmax agreement: **1.000**.
+