/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
456 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
18 июл 2026

whisper-medium_ro-80mel

Распознавание речиАудио → текст10 профессий

Дообученная версия Whisper Medium для транскрибирования румынской речи в текст.

125скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 сен 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

Модель IonGrozea/whisper-medium_ro-80mel — дообученная Ion Grozea версия OpenAI Whisper Medium для распознавания румынской речи. Это плотная модель архитектуры WhisperForConditionalGeneration с 455,8 млн параметров; на вход принимает аудио, представленное 80-канальной мел-спектрограммой, и преобразует его в текст. Модель обучена на объединённом румынском корпусе объёмом около 445 часов, включавшем Echo, VoxPopuli и RODigits.

В карточке указаны WER 0,0656 и CER 0,0228 на 25 348 валидационных примерах общей длительностью 52,75 часа; оценка выполнена с beam search ширины 5. Модель подходит для транскрибирования румынской речи, включая записи из новостных и цифровых речевых корпусов. Опубликованные веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование румынской речи из аудиозаписей
  • распознавание румынской речи в новостных материалах
  • расшифровка румынских выступлений и публичных речей
  • автоматическая расшифровка румынских аудиокорпусов

Ограничения

Качество измерено на валидационном наборе из указанных корпусов и может отличаться на других аудио, акцентах и условиях записи. В карточке приведены метрики только для декодирования с beam search ширины 5.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-medium_ro-80mel — Romanian Fine-tune

Fine-tuned openai/whisper-medium on a merged Romanian corpus (~445h). Input: 80-mel spectrograms.

Performance (beam=5, full val)

MetricValue
WER0.0656
CER0.0228
Evaluated on 25,348 validation samples (52.75h).

Training

ParameterValue
Baseopenai/whisper-medium
GPUNVIDIA A100 80GB PCIe
Features80-mel
Effective batch128 (16×8)
Optimizeradamw_torch
LR / scheduler4e-06 / cosine
Warmup500
Max epochs8
PrecisionBF16
Selectioneval_loss (early stop 5)
Date2026-09-21

Dataset

DatasetSamplesHours
Echo163,050374.33h
VoxPopuli27,06085.20h
RODigits15,38937.55h
RO-Smart (TTS)10,57217.28h
CommonVoice-2519,85022.15h
FLEURS4,16113.73h
USPDATRO2,6374.31h
TOTAL242,719554.55h

Notes

  • decoder_start_token_id=50258 (SOT); positional label masking; begin_suppress_tokens=[220].
  • Checkpoint selection on eval_loss; final WER via standalone beam=5 generate.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
1da7556

0 моделей