/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers
Опубликована
30 июн 2026

whisper-medium-amharic-smoke

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Дообученная на базе Whisper Small модель для преобразования аудио в текст, вероятно ориентированная на амхарскую речь.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Bedru/whisper-medium-amharic-smoke — модель автоматического распознавания речи, созданная дообучением Whisper Small от OpenAI. Она принимает аудио и предназначена для преобразования речи в текст. В README указана оценка на тестовой выборке: loss 1,7905 и WER 1,7508; описание модели и обучающих данных не приведено, а результат WER указывает на очень высокую долю ошибок распознавания.

Модель использует архитектуру Whisper и опубликована в формате Safetensors для Transformers. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0 и базовую модель openai/whisper-small. Название предполагает настройку для амхарского языка, однако сведения о языковой поддержке в метаданных отсутствуют, поэтому это назначение нельзя подтвердить по карточке.

Сценарии применения

  • транскрибирование амхарской речи
  • преобразование аудиозаписей в текст
  • экспериментальная оценка распознавания речи на тестовой выборке

Ограничения

На указанной тестовой выборке WER составляет 1,7508, что свидетельствует о крайне низком качестве распознавания. Обучающий датасет не описан, а поддержка амхарского языка не подтверждена метаданными.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-medium-amharic-smoke

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.7905
  • Wer: 1.7508

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 5
  • training_steps: 30
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
2.08421.6667151.93061.6197
1.79363.3333301.79051.7508

Framework versions

  • Transformers 5.12.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
bce3d37

0 моделей