Характеристики

Лицензия: MIT
Базовая модель: whisper-large-v3-turbo
Библиотека: transformers
Опубликована: 9 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

afrivoices-whisper-turbo

evie-8

Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Дообученная на неизвестном наборе данных модель Whisper для преобразования речи из аудио в текст.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июл 2026

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

afrivoices-whisper-turbo — дообученная модель распознавания речи на основе openai/whisper-large-v3-turbo. Она принимает аудио и преобразует речь в текст. В README приведены результаты оценки на тестовом наборе: loss 0,5509 и WER 0,2632.

Модель предназначена для автоматического распознавания речи. Датасет обучения, поддерживаемые языки и предполагаемые сценарии применения в карточке не раскрыты. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии MIT.

Сценарии применения

транскрибирование аудиозаписей
преобразование речи в текст

Ограничения

Датасет обучения и языки модели не указаны; приведённый WER 0,2632 относится к оценочному набору, состав которого не описан.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

afrivoices-whisper-turbo

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-large-v3-turbo on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.5509
Wer: 0.2632

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: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 2
total_train_batch_size: 16
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
num_epochs: 3
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
2.1024	0.1210	1000	1.0739	0.4950
1.7731	0.2419	2000	0.9169	0.4287
1.6709	0.3629	3000	0.8682	0.3925
1.5405	0.4838	4000	0.8181	0.3641
1.4395	0.6048	5000	0.7728	0.3398
1.4374	0.7257	6000	0.7291	0.3474
1.3565	0.8467	7000	0.7040	0.3477
1.3255	0.9676	8000	0.6845	0.3080
1.1642	1.0885	9000	0.6755	0.2991
1.1368	1.2095	10000	0.6628	0.2991
1.1517	1.3305	11000	0.6355	0.3511
1.1455	1.4514	12000	0.6197	0.2790
1.1246	1.5724	13000	0.6074	0.3015
1.1126	1.6933	14000	0.5968	0.2889
1.1092	1.8143	15000	0.5874	0.3118
1.0218	1.9352	16000	0.5850	0.2715
0.9080	2.0561	17000	0.5868	0.2981
0.8189	2.1771	18000	0.5804	0.2786
0.7982	2.2980	19000	0.5637	0.2824
0.8133	2.4190	20000	0.5823	0.2711
0.8397	2.5399	21000	0.5702	0.2773
0.8672	2.6609	22000	0.5611	0.2721
0.8279	2.7819	23000	0.5568	0.2632
0.8361	2.9028	24000	0.5495	0.2851
0.7827	3.0	24804	0.5509	0.2632

Framework versions

Transformers 5.12.1
Pytorch 2.11.0+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

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов: 3d18f37