/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small
Библиотека
transformers
Опубликована
27 июн 2026

whisper-small-arabic-letters-pod

Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Дообученная на базе Whisper small модель для автоматической транскрибации аудио в текст.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 июн 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

whisper-small-arabic-letters-pod — дообученная модель семейства Whisper, созданная на основе openai/whisper-small. Она предназначена для автоматического распознавания речи и преобразования аудио в текст. В README приведены результаты оценки: loss 0,0493 и WER 6,3830.

Модель принимает аудио и выдаёт текст. Базовая Whisper small — мультиязычная модель для транскрибирования речи и перевода аудио на английский язык; карточка этой версии не уточняет языки и специальные сценарии дообучения. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей
  • распознавание речи из аудио
  • преобразование речи в текст
  • оценка качества распознавания речи

Ограничения

README не описывает языки и сценарии, на которых дообучалась эта версия, а также её ограничения; приведённый WER не сопровождается описанием оценочного набора.

Для каких профессий подходит9

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

whisper-small-arabic-letters-pod

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: 0.0493
  • Wer: 6.3830

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: 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: 100
  • training_steps: 1000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.04152.77782000.02986.8493
0.01075.55564000.02805.4795
0.00618.33336000.02486.1644
0.006711.11118000.02838.2192
0.005713.888910000.03218.9041

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • Pytorch 2.4.1+cu124
  • Datasets 5.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

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
835208b

0 моделей