/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Опубликована
7 июл 2026

whisper-small-br_260315

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Дообученная на бретонской речи модель Whisper-small для автоматического распознавания и транскрибирования аудио.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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

TrueTuner/whisper-small-br_260315 — модель автоматического распознавания речи, полученная дообучением Whisper-small от OpenAI на примерно 80 часах аудиоданных. Данные преимущественно состоят из бретонской речи: около половины обучающей выборки взято из Brezhoweb, а остальные материалы включают записи Banque Sonore des Dialectes Bretons, Dizale, Common Voice и других источников.

Модель предназначена для транскрибирования речи, в первую очередь на бретонском языке. Это плотная модель архитектуры Whisper с 153,1 млн параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors и поддерживает входное аудио. Лицензия — MIT.

Обучение на специализированных бретонских данных ориентирует модель на распознавание этого языка. Качество для других языков, устойчивость к различным акцентам и условиям записи, а также точность на независимых тестовых наборах в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • транскрибирование бретонской речи
  • создание текстовых субтитров для бретонских видео
  • распознавание бретонской речи из радиопередач и записей
  • подготовка текстовых расшифровок бретонских аудиоархивов

Ограничения

Модель дообучалась на данных бретонской речи, поэтому её пригодность для других языков не установлена. В карточке нет результатов независимой оценки качества и сведений об устойчивости к акцентам или шумной записи.

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

A Whisper-small model finetuned on ~80h of data.

Training data:

  • 51.5 % - Brezhoweb (up to September 2024)
  • 11.6 % - Banque Sonore des Dialectes Bretons
  • 10.2 % - Dizale
  • 5.0 % - #Brezhoneg (vol. 11 to vol. 44)
  • 3.9 % - Mozilla Common Voice 22 (train split)
  • 2.5 % - Mélanie Jouitteau
  • 2.5 % - RKB
  • 1.1 % - Ofis Public ar Brezhoneg
  • 1.1 % - Becedia
  • 10.6 % - Other various sources

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
49ae354

0 моделей