/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
29,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-tiny-hausa1
Библиотека
transformers
Опубликована
7 июл 2026

whisper-tiny-hausa2

Распознавание речиАудио → текст4 профессии

Дообученная компактная модель Whisper для распознавания речи на языке хауса и преобразования её в текст.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 июл 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

EYEDOL/whisper-tiny-hausa2 — модель автоматического распознавания речи на основе архитектуры Whisper, дообученная разработчиком EYEDOL на наборе EYEDOL/naija-voices-hausa-split_0-5. Модель содержит 29,4 млн параметров и предназначена для преобразования речи на хауса в текст.

В README приведены результаты оценки: WER 0,4809, орфографический WER 0,5454 и loss 0,6946. Указанные результаты относятся к оценочному набору; сведений о контексте применения и дополнительных языках карточка не содержит. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • расшифровка записей речи на хауса
  • транскрибация аудиосообщений на хауса
  • распознавание хауса в аудиозаписях
  • создание текстовых субтитров для речи на хауса

Ограничения

По указанному оценочному набору WER составляет 0,4809, поэтому в распознанном тексте возможны существенные ошибки. Карточка не описывает ограничения по условиям записи и качеству аудио.

Для каких профессий подходит4

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

EYEDOL/whisper-tiny-hausa2

This model is a fine-tuned version of EYEDOL/whisper-tiny-hausa1 on the EYEDOL/naija-voices-hausa-split_0-5 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.6946
  • Wer Ortho: 0.5454
  • Wer: 0.4809

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: 32
  • eval_batch_size: 16
  • 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: constant_with_warmup
  • lr_scheduler_warmup_steps: 0.1
  • num_epochs: 10
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer OrthoWer
1.29671.06650.63070.51910.4636
1.19622.013300.61950.50190.4473
1.06673.019950.62000.50360.4456
0.96214.026600.62270.50830.4455
0.86935.033250.63230.51260.4540
0.78386.039900.64260.51920.4556
0.70567.046550.64940.52180.4650
0.63038.053200.66520.53690.4758
0.55959.059850.67660.53320.4736
0.492710.066500.69460.54540.4809

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.8.3
  • 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
d50d5b3

0 моделей