/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-tiny
Библиотека
transformers
Опубликована
14 июл 2026

whisper-tiny-minds14-en-certificate

Распознавание речиАудио → текст

Дообученная на PolyAI/MInDS-14 версия Whisper Tiny для распознавания речи и транскрибации англоязычного аудио.

16скачиваний 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 misialyna/whisper-tiny-minds14-en-certificate — дообученная версия Whisper Tiny от OpenAI для автоматического распознавания речи. Она принимает аудио и преобразует его в текст; дообучение выполнено на наборе PolyAI/MInDS-14. По результатам оценки на тестовой выборке указаны loss 0,6246 и WER 29,5159. Модель подходит для транскрибации англоязычных аудиозаписей в сценариях, близких к данным обучения.

Архитектура — WhisperForConditionalGeneration, веса представлены в формате safetensors. Базовая модель Whisper Tiny поддерживает несколько языков, но эта версия дообучена на англоязычной части MInDS-14. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация англоязычных телефонных разговоров
  • распознавание речи в аудиозаписях клиентских обращений
  • преобразование английской речи в текст
  • автоматическая расшифровка коротких голосовых записей

Ограничения

На оценочной выборке указан WER 29,5159, поэтому возможны ошибки распознавания. Карточка не описывает дополнительные ограничения или условия записи аудио.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-tiny-minds14-en-certificate

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-tiny on the PolyAI/minds14 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.6246
  • Wer: 29.5159

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_FUSED 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: 50
  • training_steps: 500
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.27223.44831000.492429.9292
0.04806.89662000.542429.8111
0.007010.34483000.597329.6340
0.002613.79314000.619429.6340
0.002117.24145000.624629.5159

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • 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
7428eff

0 моделей