/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 июн 2026

whisper-tiny-bn-custom-spm

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Дообученная модель Whisper для распознавания речи и преобразования аудио в текст, связанная с бенгальским языком.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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

Noobbbbb/whisper-tiny-bn-custom-spm — модель распознавания речи на основе архитектуры Whisper, разработанная автором репозитория и дообученная на неизвестном наборе данных. Она предназначена для преобразования аудио в текст; метаданные связывают модель с бенгальским языком. Модель загружается через библиотеку Transformers, веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

В README приведены результаты оценки: loss 1,4220, WER 72,73 и CER 46,62. Высокие значения ошибок указывают на заметные ограничения распознавания, поэтому качество следует проверить на целевых аудиозаписях перед применением. Сведения о размере модели, контексте, обучающих данных и конкретных условиях записи не приведены.

Сценарии применения

  • черновая расшифровка аудио на бенгальском языке
  • преобразование бенгальской речи в текст
  • оценка качества распознавания речи на тестовых аудиозаписях

Ограничения

На оценочном наборе указаны WER 72,73 и CER 46,62, что свидетельствует о существенных ошибках распознавания. Обучающий набор данных и условия, на которых измерялись метрики, не описаны.

Для каких профессий подходит3

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-tiny-bn-custom-spm

This model is a fine-tuned version of Noobbbbb/whisper-tiny-bn-custom-spm on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.4220
  • Wer: 72.73
  • Cer: 46.62

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: 3e-06
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 32
  • 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: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 13
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWerCer
2.22481.453510001.645476.4449.73
2.17152.907020001.572475.2149.2
2.06764.360530001.524274.8248.7
2.00055.814040001.481873.6747.12
1.95367.267450001.466173.0746.64
1.89848.720960001.438772.9946.82
1.917210.174470001.426972.7946.59
1.868711.627980001.422972.6746.51
1.901813.089441.422072.7346.62

Framework versions

  • Transformers 5.12.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • 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
07329ac

0 моделей