/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers
Опубликована
13 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

whisper-small-fa

HamoonFm
Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная Whisper Small для автоматической транскрибации аудио, предположительно ориентированная на персидскую речь.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 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.

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

HamoonFm/whisper-small-fa — дообученная версия мультиязычной модели Whisper Small от OpenAI для автоматического распознавания речи. Модель построена на архитектуре WhisperForConditionalGeneration, содержит 153,1 млн параметров и принимает аудио, выдавая текстовую транскрипцию. Суффикс «fa» в названии указывает на ориентацию на персидскую речь, однако README не уточняет языки и данные дообучения.

В карточке приведены результаты оценки: loss 0,2648 и WER 0,3085. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает ограничения и рекомендуемые сценарии применения; качество распознавания следует проверять на аудио целевого домена.

Сценарии применения

  • транскрибация аудио на персидском языке
  • преобразование записей речи в текст
  • распознавание речи в аудиозаписях

Ограничения

В README указана оценка WER 0,3085, но не описаны тестовый набор и условия измерения, поэтому результат сложно интерпретировать. Ориентация на персидский язык следует из названия модели, а подробности обучающих данных не приведены.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-small-fa

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: 0.2648
  • Wer: 0.3085

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: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.94630.85294000.33720.3761
0.57191.70588000.27970.3262
0.37732.558612000.26480.3085

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.8.5
  • 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
4b7c8c0

0 моделей

    Создать бенчмарк