/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
51,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-base.en
Библиотека
transformers.js
Опубликована
3 мая 2023

whisper-base.en

Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Xenova/whisper-base.en — версия модели OpenAI Whisper base.en, подготовленная сообществом Xenova в формате ONNX для работы с библиотекой Transformers.js.

128 тыс.скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены16 дек 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Модель предназначена для автоматического распознавания речи и транскрибации аудио на английском языке, в том числе непосредственно из JavaScript-приложений и веб-среды.

Ключевая особенность модели — ONNX-веса, обеспечивающие совместимость с Transformers.js и сценариями веб-инференса. README не содержит точных сведений о размере модели, архитектуре, длине контекста, поддерживаемых модальностях помимо аудио или количественных показателях качества. Сильной стороной является удобная интеграция с JavaScript и возможность обработки аудио по URL; ограничением выступает специализация на английской речи и зависимость от поддержки ONNX и Transformers.js. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит6

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

https://huggingface.co/openai/whisper-base.en with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Transcribe audio from a URL.

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';
const transcriber = await pipeline('automatic-speech-recognition', 'Xenova/whisper-base.en');
const url = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/jfk.wav';
const output = await transcriber(url);

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
95bf40a

0 моделей