/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC 4.0
Базовая модель
whisper-large-v3-turbo-swiss-german
Библиотека
whisper.cpp
Опубликована
8 июл 2026

swiss-german-whisper-ggml

Распознавание речиАудио → текст

Локальная сборка Whisper large-v3-turbo для распознавания швейцарского немецкого с выдачей расшифровки на стандартном немецком.

0скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 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

Это неофициальная сборка модели распознавания речи Swiss German Whisper для whisper.cpp в формате GGML, подготовленная для локального использования, в том числе в MacWhisper, superwhisper и Whisper Notes. Она преобразует швейцарский немецкий аудиозаписанный диалект в текст на стандартном немецком языке; написание швейцарского диалекта модель не выдаёт.

В основе лежит дообученная Flurin17 модель OpenAI Whisper large-v3-turbo. Репозиторий содержит вариант fp16 размером около 1,5 ГБ и квантованный q5_0 размером около 547 МБ. Модель рассчитана преимущественно на парламентскую и прочитанную речь; спонтанная бытовая речь и сильные акценты распознаются хуже. Как и другие модели Whisper, она может выдумывать текст на тишине или шуме. Для исходной модели указана лицензия CC-BY-NC-4.0.

Сценарии применения

  • расшифровка парламентских выступлений на швейцарском немецком
  • транскрибация прочитанной речи на швейцарском немецком
  • локальная расшифровка аудио на Mac без облачного сервиса
  • преобразование диалектной речи в письменный стандартный немецкий

Ограничения

Лучше подходит для парламентской и прочитанной речи; спонтанный диалект и сильные акценты могут ухудшать точность. Выдаёт стандартный немецкий, а на тишине или шуме может галлюцинировать.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Swiss German Whisper — GGML build (unofficial)

Ready-to-use whisper.cpp / GGML build of a Swiss German speech-to-text model. Transcribe Swiss German audio into written Standard German locally on a Mac — no cloud, no API key.

This is a format conversion, not a new model. I did not train it. The weights are Flurin17's fine-tune of OpenAI Whisper large-v3-turbo; this repo only converts them to the GGML format that Mac apps like MacWhisper can load. Full credit below.

⚠️ License: non-commercial (CC-BY-NC-4.0)

Inherited from the source model. Free for personal / non-commercial use with attribution. No commercial use. Commercial use requires separate permission from the original author (Flurin17).

Files

FileSizeUse it if…sha256
ggml-model.bin1.5 GBbest quality (fp16)e147fd5c5979a260b5ce3e0bff493918b14af58101f12cee9620f7f067e347c4
ggml-model-q5_0.bin547 MBolder Mac / less RAM (quantized)2d56e773724a247360067b527417842b81d25ff891fed014341a6844f15ea612

Verify after download:

shasum -a 256 ggml-model.bin

Use it — no terminal needed (MacWhisper)

  1. Download one of the .bin files.
  2. MacWhisper → Settings → Models → Add custom model → pick the file.
  3. Set the language to German and transcribe.

Outputs written Standard German (Hochdeutsch), not dialect spelling. superwhisper and Whisper Notes load custom GGML models the same way.

Use it from the command line (whisper.cpp)

./build/bin/whisper-cli -m ggml-model.bin -f your-audio.wav -l de

Audio must be 16 kHz mono WAV:

ffmpeg -i input.m4a -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le your-audio.wav

Limitations

  • Trained mainly on parliamentary / read speech — spontaneous everyday dialect and heavy accents are harder.
  • Outputs Standard German, not Swiss German spelling; use -l de, not --translate.
  • Like all Whisper models it can hallucinate on silence or noise.
  • Accuracy varies by dialect. Measure it on your own audio.

Model details

  • Base: OpenAI Whisper large-v3-turbo (n_mels 128, 32 audio / 4 text layers, vocab 51866).
  • Converted with whisper.cpp v1.9.1-75-g0ae02cdb via convert-h5-to-ggml.py.
  • Integrity verified: model loads and reports the expected turbo dimensions.

Credits

  • Fine-tuned model: Flurin17/whisper-large-v3-turbo-swiss-german — CC-BY-NC-4.0
  • Base model: OpenAI Whisper large-v3-turbo — MIT
  • Inference & GGML format: whisper.cpp by Georgi Gerganov & contributors — MIT
  • Datasets referenced by the source model: SwissDial (ETH Zürich), Swiss Parliaments Corpus V2 (FHNW), All Swiss German Dialects Test Set (FHNW), ArchiMob (University of Zürich)

If you are one of the authors above and want a change to how this is credited or distributed, please open a discussion — happy to adjust.

License

Distributed under CC-BY-NC-4.0, inherited from the source model.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · whisper.cpp

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
b2fd4f5

0 моделей