/ 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-synthetic-b

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Дообученная версия Whisper Small для автоматического распознавания речи из аудио.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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

Мультиязычная модель распознавания речи на базе Whisper Small, дообученная jjnhuang. Она принимает аудио и предназначена для автоматической транскрипции речи; название указывает на связь обучения с ирландским и валлийским языками, учебной программой и синтетическими данными, но README не раскрывает детали набора данных и сценариев применения. Модель содержит 153,1 млн параметров, построена на архитектуре Whisper и распространяется в формате safetensors для Transformers.

Модель лицензирована по Apache-2.0. В README приведены результаты оценки: WER 100,2168, BLEU 6,8330, chrF++ 27,4191 и COMET 0,5177; набор оценки не описан, поэтому эти значения трудно интерпретировать. Особенно высокий WER указывает на возможные серьёзные проблемы с точностью распознавания.

Сценарии применения

  • Транскрибирование речи из аудиозаписей
  • Распознавание речи на ирландском языке
  • Распознавание речи на валлийском языке

Ограничения

В README приведён WER 100,2168, что указывает на низкую точность в указанной оценке; состав тестового набора и условия измерения не описаны. Данные обучения также не раскрыты.

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-small-finetuned-iwslt-irish-welsh-curriculum-synthetic-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: 3.4918
  • Wer: 100.2168
  • Bleu: 6.8330
  • Chrf++: 27.4191
  • Comet: 0.5177

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
2.29680.426425003.6900119.28083.428020.65980.4696
2.06660.852850003.5337119.80484.509323.06510.4885
2.36231.279275003.4509102.31306.537826.01560.5112
2.17741.7056100003.4396109.83926.390526.52660.5161
2.06252.1320125003.462298.00337.209327.24070.5218
2.00162.5584150003.4918100.21686.833027.41910.5177

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
b453f01

0 моделей