Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Архитектура: whisper · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 11 авг 2026

Ссылки

whisper-small-shona-v3-a

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Дообученная модель Whisper Small для распознавания речи на языке шона, предназначенная для преобразования аудио в текст.

67скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 авг 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Code-Dev/whisper-small-shona-v3-a — модель автоматического распознавания речи на базе Whisper Small, дообученная для языка шона (sn-ZW). В README она представлена как компонент Verdi AI OS, системы для сельского хозяйства, предназначенный для преобразования речи в текст и поддержки автоматизации логистических показателей и отслеживания голосовых операций на маркетплейсе.

По карточке, обучение проходило в несколько этапов: после второго фрагмента обучения на библейских текстах заявлен показатель WER 26,42%; для предыдущих этапов указаны 29,39% и 37,15%. Модель принимает аудио и выдаёт текст. В метаданных формат весов обозначен как safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

транскрибация речи на шона
распознавание голосовых сообщений для сельскохозяйственной системы
преобразование голосовых данных о логистике в текст
расшифровка аудио для учёта операций на маркетплейсе

Ограничения

Заявленный WER 26,42% относится к указанному этапу обучения и сам по себе не характеризует качество на других типах аудио. В предоставленных данных не приведены условия тестирования и лицензия.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели IV.7Отраслевые задачиЦепочки поставок, склады, логистика и международная торговляAI помогает планировать сеть поставок, склады, перевозки и международное движение товаров.42 задачи392модели I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🌾 Verdi AI OS: Whisper Small Shona ASR (Stage 1c Completed)

This repository hosts a completely standalone, fully compiled model optimized natively for the Shona language (sn-ZW). It forms the core Speech-to-Text foundation for Verdi AI OS—an agricultural operating system built for logistics metrics automation and voice marketplace tracking.

📊 Training Progression Metrics

Stage 1a (FLEURS Baseline): Dropped baseline WER to 37.15%
Stage 1b (Bible Chunk 1): Dropped WER to 29.39%
Stage 1c (Bible Chunk 2 - 6,000 Rows): Finished at 26.42% WER with an un-normalized training loss of 0.079

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: 8dfa785