/ Модель

Характеристики

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

whisper-tiny-yoruba1

Распознавание речиАудио → текст

Дообученная модель Whisper для транскрибирования речи на йоруба.

6скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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-yoruba1 — модель распознавания речи, созданная дообучением EYEDOL/whisper-tiny-yoruba на наборе данных EYEDOL/naija-voices-yoruba-split_0-4. Она построена на архитектуре Whisper и содержит 29,4 млн параметров; для работы принимает аудио и выдаёт текстовую транскрипцию на йоруба. Модель предназначена для распознавания и транскрибирования речи на этом языке.

В README приведены результаты оценки: Loss 0,8130, WER Ortho 0,7657 и WER 0,6755. Высокие значения WER указывают на заметные ошибки распознавания, поэтому качество транскрипций следует проверять. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Транскрибирование записей речи на йоруба
  • Распознавание устных высказываний на йоруба
  • Подготовка черновых транскриптов аудиозаписей на йоруба

Ограничения

В README указаны WER 0,6755 и WER Ortho 0,7657, что свидетельствует о существенных ошибках распознавания; транскрипции требуют проверки. Оценка относится к указанному в карточке набору данных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

EYEDOL/whisper-tiny-yoruba1

This model is a fine-tuned version of EYEDOL/whisper-tiny-yoruba on the EYEDOL/naija-voices-yoruba-split_0-4 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.8130
  • Wer Ortho: 0.7657
  • Wer: 0.6755

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: 12
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer OrthoWer
1.57061.05830.76990.80670.7173
1.47782.011660.75360.74320.6515
1.36213.017490.74650.73520.6440
1.26874.023320.74180.76700.6748
1.18445.029150.74420.76820.6766
1.10916.034980.74710.76900.6733
1.03637.040810.75120.73850.6481
0.96778.046640.76070.76730.6829
0.90169.052470.77280.76180.6768
0.839710.058300.78890.73950.6530
0.778411.064130.79750.76350.6761
0.719712.069960.81300.76570.6755

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
407a6ff

0 моделей