/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers
Опубликована
7 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

whisper-small-indonesian

gausshen
Распознавание речиАудио → текст5 профессий

Дообученная версия Whisper Small для распознавания индонезийской речи и её транскрибирования в текст.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

gausshen/whisper-small-indonesian — это модель распознавания речи на базе Whisper Small от OpenAI, дообученная для индонезийского языка. Она принимает аудио и преобразует речь в текст; модель подходит для транскрибирования индонезийских записей. В карточке приведён результат оценки: loss 0,7176, но сведения о наборе данных и подробная оценка качества отсутствуют. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи на индонезийском языке
  • расшифровка индонезийских аудиозаписей
  • преобразование индонезийской речи в текст

Ограничения

Данные обучения не описаны, а единственная приведённая метрика — loss 0,7176 — не позволяет оценить качество распознавания в практических сценариях.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.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 835моделейI.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

whisper-small-indonesian

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

  • Loss: 0.7176

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: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • 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: 500
  • training_steps: 2000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.73721.56745000.7358
0.71783.134810000.7237
0.70934.702215000.7211
0.69256.269620000.7176

Framework versions

  • Transformers 5.13.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • 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
0af4a53

0 моделей

    Создать бенчмарк