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
KasuleTrevor разработал эту модель как дообученный чекпойнт Qwen3-ASR для распознавания речи на лугандийском языке, в том числе речи с нарушениями разной степени тяжести. Это выбранный чекпойнт 1000-го шага третьего этапа обучения на наборе cdli/ugandan_luganda_nonstandard_speech_v1.0; базовая модель — KasuleTrevor/cdli-qwen3-asr-lg-typical-1p7b-base-finetune. Модель принимает аудио и выдаёт распознанный текст.
На тестовой выборке средний нормализованный WER по высказываниям составил 0,497, а CER — 0,231; без ограничения нормализованный корпусный WER составил 0,633, CER — 0,323. Ошибки чаще возникали на речи с тяжёлыми нарушениями: средний WER составил 0,597 против 0,397 для лёгких нарушений. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
транскрибация лугандийской речи с нарушениями
распознавание речи с лёгкими, умеренными и тяжёлыми нарушениями
подготовка текстовых расшифровок аудиозаписей на лугандийском языке
Ограничения
На тестовой выборке корпусный WER составил 0,633; для речи с тяжёлыми нарушениями средний WER был выше, чем для речи с лёгкими нарушениями. Метрики получены на указанном наборе данных и не гарантируют такое же качество на других записях.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель