/ 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-welsh-curriculum-b

Распознавание речиАудио → текст

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

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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

jjnhuang/whisper-small-finetuned-iwslt-irish-welsh-curriculum-b — дообученная модель OpenAI Whisper Small для автоматического распознавания речи. Основана на openai/whisper-small, содержит 153,1 млн параметров и распространяется в формате safetensors через Transformers. Метаданные указывают на работу с аудио; карточка не уточняет, какие языки или сценарии распознавания поддерживаются именно этой версией.

Модель предназначена для преобразования входящей речи в текст. В README приведены результаты оценки: Loss 4,7344, WER 104,2103, BLEU 3,1336, chrF++ 18,6533 и COMET 0,4427; по этим метрикам нельзя заключить, что качество распознавания высокое. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование аудиозаписей
  • распознавание речи из аудио
  • экспериментальная оценка качества распознавания речи

Ограничения

README сообщает WER 104,2103, что указывает на слабый результат на указанном наборе оценки; данных для оценки качества на других наборах или языках нет.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-small-finetuned-iwslt-irish-welsh-curriculum-b

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: 4.7344
  • Wer: 104.2103
  • Bleu: 3.1336
  • Chrf++: 18.6533
  • Comet: 0.4427

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: 5000
  • mixed_precision_training: Native AMP
  • label_smoothing_factor: 0.1

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWerBleuChrf++Comet
2.47562.670912504.3221112.73942.396017.97120.4415
1.66845.341925004.4973105.99022.887218.81110.4461
1.54948.012837504.6734104.05672.991918.62360.4477
1.48510.683850004.7344104.21033.133618.65330.4427

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
b9ad1f5

0 моделей