/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers
Опубликована
19 апр 2025

whisper-small-tagalog

Распознавание речиАудио → текст4 профессии

Дообученная на тагальской речи модель Whisper для автоматической транскрибации аудио в текст.

115скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 апр 2025

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

LWobole/whisper-small-tagalog — дообученная модель семейства Whisper от автора репозитория LWobole, созданная на базе openai/whisper-small и предназначенная для автоматического распознавания речи на тагальском языке. Модель содержит 153,1 млн параметров, использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration и опубликована в формате safetensors для Transformers.

Модель обучалась на наборе fleurs_fil_ph и оценивается по распознаванию речи; в README приведены loss 0,4392 и WER 16,6557 на оценочной выборке. Она подходит для преобразования тагальской речи в текст. Лицензия — Apache-2.0. Подробности об условиях записи аудио, качестве в разных акустических условиях и иных ограничениях в карточке не раскрыты.

Сценарии применения

  • транскрибация речи на тагальском языке
  • распознавание тагальской речи в аудиозаписях
  • создание текстовых субтитров для тагальского аудио

Ограничения

В README приведён WER 16,6557 на оценочной выборке, поэтому распознавание может содержать ошибки. Результаты для других языков и акустических условий не описаны.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper Small Tagalog - Bob

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

  • Loss: 0.4392
  • Wer: 16.6557

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: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use adamw_torch 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: 50
  • training_steps: 1200
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.23021.69492000.398319.2837
0.04823.38984000.399118.2875
0.0175.08476000.413616.8805
0.00686.77978000.426516.5355
0.00388.474610000.435716.6557
0.003110.169512000.439216.6557

Framework versions

  • Transformers 4.51.3
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 3.5.0
  • Tokenizers 0.21.1

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
7241024

0 моделей