/ Модель

Характеристики

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

whisper-tiny-ar-linto

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Дообученная версия Whisper Tiny для распознавания речи и преобразования аудио в текст.

38скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

houssemtn/whisper-tiny-ar-linto — модель распознавания речи, созданная дообучением Whisper Tiny от OpenAI. Она предназначена для преобразования аудиозаписей в текст; в карточке указано обучение на наборе данных, название которого не приведено. В основе лежит архитектура WhisperForConditionalGeneration, файлы модели представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

В опубликованной оценке указаны Loss 1,6682 и WER 100,0, что свидетельствует о крайне низком качестве распознавания на этой оценочной выборке. Карточка не сообщает поддерживаемые языки или специальные сценарии использования, поэтому модель не следует считать надёжной для практической транскрибации без собственной проверки.

Сценарии применения

  • экспериментальная транскрибация аудиозаписей
  • проверка качества дообучения Whisper Tiny
  • оценка распознавания речи на собственной выборке

Ограничения

На оценочной выборке указана WER 100,0, поэтому качество распознавания может быть непригодным для практического применения. Языки и область обучения в карточке не уточнены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-tiny-ar-linto

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-tiny on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.6682
  • Wer: 100.0

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: 16
  • 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: 50
  • training_steps: 200
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
1.511110.0501.577191.6667
0.019520.01001.5814100.0
0.002530.01501.6506100.0
0.001940.02001.6682100.0

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
3475791

0 моделей