/ Модель

Характеристики

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

whisper-small-de

Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная на немецкой речи модель Whisper для транскрибирования аудио в текст.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 янв 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

Whisper Small DE — модель распознавания речи, созданная Максимилианом Кенфенхойером путём дообучения openai/whisper-small на датасете Common Voice 17.0. Она предназначена для преобразования немецкой речи в текст. В карточке указана оценка WER 7,5440 на наборе оценки.

Модель построена на архитектуре Whisper и содержит 153,1 млн параметров. Она принимает аудио и выдаёт текст; библиотека загрузки — Transformers. Распознавание ориентировано на немецкий язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Транскрибирование немецкой речи из аудиозаписей
  • Создание немецких субтитров для видео
  • Распознавание немецкой речи в голосовых сообщениях

Ограничения

В README не приведены подробные сведения об ограничениях и условиях оценки, кроме WER на evaluation set; качество на других данных может отличаться.

Для каких профессий подходит7

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 DE - Maximilian Kenfenheuer

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-small on the Common Voice 17.0 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1231
  • Wer: 7.5440

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 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: 500
  • training_steps: 4000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.19110.2510000.15679.4088
0.19590.520000.13828.5261
0.18430.7530000.12857.8513
0.21341.040000.12317.5440

Framework versions

  • Transformers 4.48.0
  • Pytorch 2.5.1+cu121
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.21.0

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
9930857

0 моделей