/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
29,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-tiny
Библиотека
transformers
Опубликована
5 июл 2026

whisper-tiny-id

Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Компактная дообученная модель Whisper для преобразования речи из аудио в текст.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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.

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

NaufalAqil18/whisper-tiny-id — дообученная модель распознавания речи на базе openai/whisper-tiny, созданная на датасете generator. Она преобразует аудио в текст и предназначена для автоматической транскрибации. Модель построена на архитектуре Whisper, содержит 29,4 млн параметров и доступна в форматах PyTorch и Safetensors для библиотеки Transformers. В README приведены результаты оценки: WER 28,84 и CER 12,57; описание не уточняет условия тестирования и языковой состав данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей
  • автоматическое распознавание речи
  • преобразование голосовых сообщений в текст

Ограничения

README не раскрывает язык и характеристики обучающих данных; указанные WER 28,84 и CER 12,57 приведены без подробностей об оценочном наборе и условиях тестирования.

Для каких профессий подходит8

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-tiny-id

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

  • Loss: 0.3803
  • Wer: 28.8415
  • Cer: 12.5724

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: 500
  • training_steps: 5180
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWerCer
0.55751.099810360.448633.233113.9213
0.24423.099420720.394731.015813.2855
0.11245.099031080.385928.695412.5669
0.06437.098641440.385928.961813.1445
0.04569.098351800.380328.841512.5724

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • 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
1ec1f43

0 моделей