/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers
Опубликована
24 июн 2026

whisper-small-ta-saaras-v2

Распознавание речиАудио → текст

Дообученная на тамильской речи модель Whisper Small для автоматической транскрипции аудио в текст.

5скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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

Whisper Small Tamil (Saaras-style) — модель автоматического распознавания речи, созданная дообучением openai/whisper-small разработчиком Venky0411 на наборе abar-uwc/tamil-common-voice_v21. Она предназначена для преобразования речи на тамильском языке в текст. В README приведены результаты оценки: WER 35,4991 и CER 5,8835; это указывает на ошибки распознавания, поэтому качество транскрипции может быть ограниченным. Модель использует архитектуру Whisper и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование записей речи на тамильском языке
  • распознавание тамильской речи из Common Voice
  • создание черновых субтитров для тамильского аудио

Ограничения

На указанном наборе оценки WER составляет 35,4991, а CER — 5,8835; транскрипции могут содержать ошибки. README не описывает дополнительные ограничения или условия оценки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper Small Tamil (Saaras-style)

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on the abar-uwc/tamil-common-voice_v21 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2188
  • Wer: 35.4991
  • Cer: 5.8835

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: 200
  • training_steps: 2000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWerCer
0.26612.05000.155035.96996.2758
0.11934.010000.162835.80846.2833
0.02826.015000.195736.33316.3862
0.00608.020000.218835.49915.8835

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • 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
2353dae

0 моделей