/ Модель

Характеристики

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

whisper-tiny-indov2

Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Компактная дообученная модель Whisper Tiny для преобразования аудиозаписей в текст.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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.

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-indov2 — дообученная NaufalAqil18 модель распознавания речи на базе OpenAI Whisper Tiny. Она преобразует аудио в текст; размер модели составляет 29,4 млн параметров, архитектура — WhisperForConditionalGeneration. Модель обучена на датасете generator и предназначена для транскрибации аудиозаписей.

В README приведены результаты оценки: loss 0,3805, WER 30,6093 и CER 14,6600. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет языки аудио и условия тестирования, поэтому результаты сами по себе не позволяют судить о качестве распознавания в конкретном сценарии.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей
  • преобразование речи в текст
  • оценка качества распознавания речи по WER и CER

Ограничения

Языки распознавания и условия оценки в карточке не уточнены. В README указаны WER 30,6093 и CER 14,6600 на тестовом наборе, но без подробностей о наборе и методике эти показатели трудно интерпретировать.

Для каких профессий подходит7

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-indov2

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: 0.3805
  • Wer: 30.6093
  • Cer: 14.6600

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
0.55731.099810360.449233.273213.9096
0.24443.099420720.395031.107713.3610
0.11195.099031080.385429.810113.8502
0.06417.098641440.386328.933612.5746
0.04569.098351800.380530.609314.6600

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
cfcca59

0 моделей