/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
29 июл 2026

whisper-small-fa-finetuned

Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Дообученная модель Whisper Small для преобразования аудио в текстовую транскрипцию.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 авг 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

amirsz8203/whisper-small-fa-finetuned — версия Whisper Small, дообученная автором репозитория для автоматического распознавания речи. Модель принимает аудио и генерирует текстовую транскрипцию; карточка указывает оценку WER 24,1495 на наборе оценки, но не описывает сам набор данных и условия измерения. Модель использует архитектуру Whisper и библиотеку Transformers, веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Поддерживаемый язык в карточке не подтверждён.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей
  • распознавание речи в аудиофайлах
  • получение текстовой расшифровки разговоров

Ограничения

Описание обучающих и оценочных данных отсутствует, поэтому оценку WER 24,1495 нельзя интерпретировать вне контекста набора и условий тестирования. Языки модели в карточке не подтверждены.

Для каких профессий подходит9

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

whisper-small-fa-finetuned

This model is a fine-tuned version of amirsz8203/whisper-small-fa-finetuned on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1823
  • Wer: 24.1495

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: 5e-06
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 32
  • 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: 50
  • num_epochs: 2
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.77050.38832000.198226.0178
0.77180.77674000.190925.3243
0.51491.16506000.186824.9082
0.52271.55348000.184924.6227
0.54411.941710000.182424.2147
0.50122.010300.182324.1495

Framework versions

  • Transformers 5.14.1
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 5.0.1
  • 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
1c9da0a

0 моделей