trained on: cdli/common_voice_swahili_small
performance (WER):
- dev set: 0.261 (pre-tuning: 0.849)
- test set: 0.295 (pre-tuning: 0.856)
Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Параметры
- 153 млн
- Архитектура
- whisper · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 22 авг 2025
Ссылки
whisper-small-Swahili_finetuned_small_CV20
Дообученная модель Whisper Small распознаёт речь на суахили и преобразует аудио в текст.
275скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 сен 2025
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Модель cdli/whisper-small-Swahili_finetuned_small_CV20 — дообученная версия Whisper Small от разработчика CDLI для автоматического распознавания речи на суахили. Она принимает аудио и генерирует текстовую расшифровку; подходит для транскрибирования записей и речи из датасета Common Voice.
Модель построена на архитектуре WhisperForConditionalGeneration, содержит 153,1 млн параметров и распространяется в формате safetensors через библиотеку Transformers. В README приведены значения WER: 0,261 на dev-наборе и 0,295 на test-наборе; до настройки они составляли 0,849 и 0,856 соответственно. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных источниках.
Сценарии применения
- транскрибация записей на суахили
- распознавание речи из записей Common Voice
- подготовка черновых субтитров для аудио на суахили
Ограничения
WER на тестовом наборе составляет 0,295, поэтому в расшифровках возможны ошибки. Условия лицензии не установлены по предоставленным данным.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- WhisperForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 7f7b1f8