/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

whisper-small-dv

Eddy-Emmanuel
Распознавание речиАудио → текст

Дообученная на неизвестном наборе данных модель Whisper Small для автоматического распознавания речи.

5скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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.

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

Eddy-Emmanuel/whisper-small-dv — дообученная модель распознавания речи на базе OpenAI Whisper Small. Она предназначена для преобразования аудио в текст; README приводит результаты оценки: WER 6,3752 и орфографический WER 15,2713. Данные, на которых выполнялось дообучение, не описаны, поэтому нельзя определить целевые языки или особенности домена. Модель использует архитектуру Whisper и библиотеку Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи из аудиозаписей
  • автоматическое преобразование устной речи в текст
  • распознавание речи в аудиоматериалах

Ограничения

Набор данных и языки дообучения не указаны, поэтому качество для конкретных языков и типов аудио не установлено. README приводит метрики оценки, но не описывает оценочный набор данных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-small-dv

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2325
  • Wer Ortho: 15.2713
  • Wer: 6.3752

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: 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: 50
  • training_steps: 500
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer OrthoWer
0.01863.14475000.232515.27136.3752

Framework versions

  • Transformers 5.13.1
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 5.0.0
  • 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
a9d5c40

0 моделей

    Создать бенчмарк