/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small.en
Библиотека
transformers.js
Опубликована
2 мая 2023

whisper-small.en

Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Xenova/whisper-small.en — версия модели OpenAI Whisper small.en, подготовленная Xenova для использования в Transformers.js.

8 518скачиваний 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

Репозиторий содержит веса в формате ONNX, совместимые с JavaScript-библиотекой Transformers.js.

Модель предназначена для автоматического распознавания речи и транскрибации аудио, в том числе аудиофайлов, доступных по URL. Основной сценарий — запуск распознавания в JavaScript-приложениях, включая веб-среду при наличии соответствующей поддержки ONNX/WebML. Модель ориентирована на английскую речь, что отражено в идентификаторе small.en.

Ключевая особенность этой версии — адаптация весов Whisper к формату ONNX; конкретные сведения об архитектуре, числе параметров, размере контекста и точных характеристиках качества в README не приведены. Ограничениями являются ориентация на английский язык и зависимость от Transformers.js и совместимого окружения для выполнения ONNX-модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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

https://huggingface.co/openai/whisper-small.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-small.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
fa16a75

0 моделей