/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers
Опубликована
8 дек 2025

whisper-small-medical-ja

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Whisper Small, дообученная для транскрибирования японской речи с медицинскими терминами.

101скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 дек 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

kenrouse разработал и дообучил Whisper Small для распознавания японской речи с медицинской терминологией. Модель принимает аудио и выдаёт текст; она основана на openai/whisper-small и содержит 153,1 млн параметров по метаданным Hugging Face. В карточке также указаны форматы Transformers и GGML для использования с whisper.cpp и Whisper.NET.

Модель предназначена для транскрибирования медицинской речи, включая голосовой ввод в электронные медицинские карты и разговоры с медицинскими терминами. Для дообучения использовали словарь DMiME 1.1: текст терминов преобразовывали в аудио с помощью синтеза речи; README сообщает о 66 015 обучающих и 8 251 проверочном примере. Лицензия — Apache 2.0.

Специализация на медицинской лексике может снижать точность распознавания обычной речи по сравнению с базовой моделью. Обучение на синтетической речи также может ограничивать перенос качества на реальные человеческие голоса.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи в медицинских учреждениях
  • голосовой ввод в электронные медицинские карты
  • распознавание японских медицинских терминов в диктовке
  • расшифровка медицинских разговоров на японском языке

Ограничения

Из-за специализации на медицинских терминах точность распознавания обычной речи может быть ниже, чем у базовой модели. Обучение на синтетической речи может ухудшать распознавание реальных человеческих голосов.

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 - Japanese Medical Terms

日本語医療用語に特化してファインチューニングした Whisper Small モデルです。

モデル概要

項目内容
ベースモデルopenai/whisper-small
パラメータ数244M
モデルサイズ922 MB (Transformers)
学習言語日本語
特化領域医療用語

利用可能なフォーマット

ファイル名形式サイズ用途
model.safetensorsTransformers922 MBPython/PyTorch
ggml-whisper-small-medical-ja.binGGML FP16465 MBwhisper.cpp / Whisper.NET(高精度)
ggml-whisper-small-medical-ja-q8_0.binGGML Q8_0252 MBwhisper.cpp / Whisper.NET(バランス)⭐推奨
ggml-whisper-small-medical-ja-q5_0.binGGML Q5_0167 MBwhisper.cpp / Whisper.NET(軽量)

学習データ

本モデルは DMiME (Dictionary of Medical terms in MEdical informatics) を基に作成されました。

DMiME は、医療・医学用語をまとめた辞書で、一般公開されています。本プロジェクトでは DMiME 1.1 に収録されている医療用語をテキストとして使用し、TTS(音声合成)で音声データを生成してファインチューニングを行いました。

項目内容
データソースDMiME 1.1 - 医療・医学用語辞書
学習サンプル数66,015
検証サンプル数8,251
音声生成Azure Neural TTS (ja-JP-DaichiNeural) + Google Cloud TTS (ja-JP-Neural2-C)

DMiME について
DMiME は、医療情報学分野で利用される用語を収集・整理した辞書です。詳細は https://x.com/dmimejp をご参照ください。

学習設定

パラメータ値
エポック数3
バッチサイズ32
学習率1e-5
精度FP16
オプティマイザAdamW

使用方法

transformers ライブラリ

from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration
import librosa

# モデルとプロセッサの読み込み
model_id = "kenrouse/whisper-small-medical-ja"
processor = WhisperProcessor.from_pretrained(model_id)
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id)

# 音声ファイルの読み込み
audio, sr = librosa.load("audio.wav", sr=16000)

# 推論
input_features = processor(
    audio, 
    sampling_rate=16000, 
    return_tensors="pt"
).input_features

predicted_ids = model.generate(input_features, language="ja", task="transcribe")
transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print(transcription)

Whisper.NET / whisper.cpp

GGML形式のモデルは C++ や .NET アプリケーションで利用できます。

ダウンロード

# Q8_0 量子化版(推奨)
wget https://huggingface.co/kenrouse/whisper-small-medical-ja/resolve/main/ggml-whisper-small-medical-ja-q8_0.bin

# Q5_0 量子化版(軽量)
wget https://huggingface.co/kenrouse/whisper-small-medical-ja/resolve/main/ggml-whisper-small-medical-ja-q5_0.bin

# FP16版(高精度)
wget https://huggingface.co/kenrouse/whisper-small-medical-ja/resolve/main/ggml-whisper-small-medical-ja.bin

whisper.cpp での使用

./main -m ggml-whisper-small-medical-ja-q8_0.bin -l ja -f audio.wav

Whisper.NET での使用

// Whisper.NET での使用例
using var whisperFactory = WhisperFactory.FromPath("ggml-whisper-small-medical-ja-q8_0.bin");
using var processor = whisperFactory.CreateBuilder()
    .WithLanguage("ja")
    .Build();

await foreach (var result in processor.ProcessAsync(audioStream))
{
    Console.WriteLine(result.Text);
}

対象用途

  • 医療現場での音声認識
  • 電子カルテの音声入力支援
  • 医療用語を含む会話の文字起こし

制限事項

  • 医療用語に特化しているため、一般会話の認識精度は元モデルより低下する可能性があります
  • 学習データは合成音声(TTS)から生成されているため、実際の人間の発話との差異がある可能性があります

ライセンス

Apache 2.0

引用

@misc{whisper-small-medical-ja,
  author = {kenrouse},
  title = {Whisper Small - Japanese Medical Terms},
  year = {2024},
  publisher = {Hugging Face},
  url = {https://huggingface.co/kenrouse/whisper-small-medical-ja}
}

謝辞

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
328cd92

0 моделей