/ Модель

Характеристики

Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers
Опубликована
15 июл 2026

whisper-small-finetuned-iwslt-irish-transfer-welsh-synthetic

Распознавание речиАудио → текст

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

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 июл 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

Это модель автоматического распознавания речи на базе Whisper small, дообученная автором jjnhuang. Модель содержит 153,1 млн параметров и предназначена для преобразования входящего аудио в текст. Название указывает на перенос обучения с ирландского на валлийский с синтетическими данными, однако README не раскрывает подробности обучения и набор данных обозначен как None.

В README приведены результаты оценки: WER 95,2566 и loss 3,5157; также указаны BLEU 8,6311, ChrF++ 28,9864 и COMET 0,5371. Высокий WER указывает на слабое качество распознавания в приведённой оценке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи из аудиозаписей
  • эксперименты с распознаванием валлийской речи
  • оценка переноса обучения между близкородственными языками

Ограничения

В приведённой оценке WER составляет 95,2566, что указывает на очень высокую долю ошибок распознавания. README не описывает набор данных и конкретные ограничения применения.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-small-finetuned-iwslt-irish-transfer-welsh-synthetic

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

  • Loss: 3.5157
  • Wer: 95.2566
  • Bleu: 8.6311
  • Chrf++: 28.9864
  • Comet: 0.5371

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: 5e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH 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: 1000
  • training_steps: 15000
  • mixed_precision_training: Native AMP
  • label_smoothing_factor: 0.1

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWerBleuChrf++Comet
3.33970.426425003.5318106.38785.842423.65280.4968
2.59710.852850003.4333105.39396.481825.82060.5089
2.31761.279275003.404199.24118.226428.07660.5317
2.17281.7056100003.422194.17248.210127.72340.5297
2.05612.1320125003.500693.98278.636629.18960.5328
1.91252.5584150003.515795.25668.631128.98640.5371

Framework versions

  • Transformers 4.52.0
  • Pytorch 2.12.1+cu130
  • Datasets 2.21.0
  • Tokenizers 0.21.4

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
d5a938e

0 моделей