/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
456 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Опубликована
7 дек 2022

whisper-medium-es-train-valid

Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Дообученная на Common Voice 11.0 модель Whisper Medium для распознавания речи и транскрибирования аудио.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 мая 2025

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 juancopi81/whisper-medium-es-train-valid — версия Whisper Medium, дообученная разработчиком juancopi81 на наборе Common Voice 11.0 для автоматического распознавания речи. Она принимает аудио и генерирует текст; карточка сообщает WER 5,9456 на тестовой выборке и WER 7,02 на google/fleurs. Модель содержит 455,8 млн параметров и представлена в форматах PyTorch и Safetensors.

Модель подходит для транскрибирования испанской речи и оценки систем распознавания на речевых наборах данных. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает ограничения применимости и подробные условия оценки качества, поэтому приведённые метрики относятся только к указанным тестовым наборам.

Сценарии применения

  • транскрибирование испанской речи
  • распознавание речи из записей
  • оценка качества ASR на Common Voice
  • тестирование распознавания речи на наборе FLEURS

Ограничения

Указанные WER относятся к конкретным тестовым наборам и не гарантируют такое же качество на других данных. Карточка не приводит подробностей об ограничениях модели.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

juancopi81/whisper-medium-es

This model is a fine-tuned version of juancopi81/whisper-medium-es on the common_voice_11_0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1893
  • Wer: 5.9456

Using the script provided in the Whisper Sprint (Dec. 2022) the models achieves these results on the evaluation sets (WER):

  • google/fleurs: 7.02
  • mozilla-foundation/common_voice_11_0: XXXX

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: 32
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 3000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.2441.0110000.18486.4894
0.07142.0220000.18055.9528
0.02853.0330000.18935.9456

Framework versions

  • Transformers 4.26.0.dev0
  • Pytorch 1.13.0+cu117
  • Datasets 2.7.1.dev0
  • Tokenizers 0.13.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
WhisperForConditionalGeneration
Ревизия весов
c325b1c

0 моделей