/ Модель

Характеристики

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

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

Распознавание речиАудио → текст

Дообученная мультиязычная модель Whisper Small для автоматического распознавания речи из аудио.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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

Модель jjnhuang/whisper-small-finetuned-iwslt-irish-welsh-curriculum-synthetic — дообученная версия Whisper Small, разработанной OpenAI. Это мультиязычная модель распознавания речи с архитектурой WhisperForConditionalGeneration и 153,1 млн параметров. Она принимает аудио и предназначена для автоматической транскрипции речи; в карточке указано дообучение на датасете, название которого связано с ирландским и валлийским языками, однако подробности обучения и целевых языков не приведены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

В README приведены метрики оценки: WER 93,8291, BLEU 7,4317, chrF++ 27,4259 и COMET 0,5182. Высокое значение WER указывает на слабое качество распознавания в указанной оценке; перед применением на практике стоит проверить качество на собственных аудиоданных.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи из аудиозаписей
  • распознавание ирландской речи
  • распознавание валлийской речи

Ограничения

В оценке README указана высокая WER — 93,8291, что свидетельствует о слабом качестве распознавания на этом наборе. Сведения о данных обучения и конкретной языковой поддержке этой версии не раскрыты.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-small-finetuned-iwslt-irish-welsh-curriculum-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: 3.4795
  • Wer: 93.8291
  • Bleu: 7.4317
  • Chrf++: 27.4259
  • Comet: 0.5182

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
2.29720.426425003.6835140.08852.838620.01150.4674
2.06710.852850003.5530127.00584.040122.71340.4854
2.25361.279275003.4554110.17355.947525.91640.5103
2.09541.7056100003.435799.09657.424526.94930.5168
2.09352.1320125003.454097.42506.960926.83700.5199
2.03052.5584150003.479593.82917.431727.42590.5182

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
d698cbc

0 моделей