/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-medium
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июл 2026

whisper-medium-arabic-dialectal-v2

Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная Whisper Medium для расшифровки разговорной арабской речи на разных диалектах.

44скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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 oddadmix/whisper-medium-arabic-dialectal-v2 — дообученная версия OpenAI Whisper Medium для распознавания разговорной арабской речи разных диалектов. Она принимает аудио и генерирует текстовую расшифровку без диакритических знаков. Обучение проведено на диалектно-сбалансированном наборе oddadmix/lahgtna-v3-small; архитектура — WhisperForConditionalGeneration, веса хранятся в формате safetensors.

В README указано 769 млн параметров; тестирование на сбалансированной выборке примерно из 2 600 аудиофрагментов дало WER 0,3415 и CER 0,128.

Сценарии применения

  • расшифровка аудиозаписей на разговорном арабском
  • транскрибация египетской арабской речи
  • распознавание саудовского и заливного диалектов
  • расшифровка иракской и левантийской речи
  • подготовка текстовых субтитров для арабоязычного аудио

Ограничения

Качество зависит от диалекта: в README магрибские варианты (тунисский, алжирский и марокканский) названы наиболее сложными. На сбалансированном тесте указаны WER 0,3415 и CER 0,128; показатели могут отличаться на других данных.

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-medium-arabic-dialectal-v2

v2 — openai/whisper-medium (769M) fine-tuned for multi-dialect Arabic on the dialect-balanced dataset oddadmix/lahgtna-v3-small (52k train / 2.6k test, seed 42, undiacritized output).

Open weights. This is v2, trained on the balanced, leakage-reduced data. v1 (trained on the earlier augmentation-expanded set, with the full cross-model comparison + bundled fine-tuning scripts) is at oddadmix/whisper-medium-arabic-dialectal.

Results (balanced test split ~2,600 clips, clean_text WER/CER)

WERCER
This model (v2)0.34150.128

Per-dialect accuracy (v3 balanced test, clean_text)

WER / CER on each dialect's 200 held-out clips, easiest to hardest. Gulf/Levantine transcribe best; Maghrebi (Tunisian/Algerian/Moroccan) is hardest — consistent across every model.

DialectWERCERn
Saudi/Gulf (sa)0.1860.052200
Egyptian (eg)0.2610.130200
Iraqi (iq)0.2720.073200
Syrian (sy)0.3020.107200
Yemeni (ye)0.3280.123200
Bahraini (bh)0.3370.125200
Palestinian (ps)0.3380.140200
Lebanese (lb)0.3430.126200
Moroccan (ma)0.3610.105200
Libyan (ly)0.3750.146200
Sudanese (sd)0.3960.158200
Algerian (dz)0.4280.172200
Tunisian (tn)0.5340.225200
Overall0.3420.1282600

v2 comparison — all models on the balanced dataset

Same dialect-balanced test split (~2,600 clips, oddadmix/lahgtna-v3-small), same clean_text scoring, seed 42.

ModelParamsWERCER
whisper-large-v3-v21.54B0.3200.120
whisper-large-v3-turbo-v2809M0.3320.125
whisper-medium-v2769M0.3420.128
whisper-small-v2244M0.4030.153
nemotron-3.5-asr-v2 (streaming)638M0.4230.148
qwen3-asr-1.7b-v21.7B0.4780.182
cohere-transcribe-arabic-07-2026-dialectal-v22.07B0.5140.294
qwen3-asr-0.6b-v20.6B0.5510.215

whisper-large-v3-turbo-v2 is the best; Whisper fine-tunes furthest. nemotron is the streaming option. (v1 models were trained on the earlier augmentation-expanded set.)

Examples — base vs. fine-tuned (one clip per dialect)

13 held-out test clips, one per dialect. Base is openai/whisper-medium untouched; fine-tuned (v2) is this model. Text is clean_text-normalized (undiacritized), matching the WER scoring. Press play to listen.

DialectAudioReferenceBaseFine-tuned
Egyptian (eg)لا، في كافيه هنا كده جنب الدار، مع أحمد خطيبها، وزمانها جاي.لا فك فيه هنا كده جنب الدار مع أحمد خطبها وزمنها جايلافكة فيه هنا كده جنب الدار، مع احمد خطبها وزمانها جاي
Lebanese (lb)ما كون مأمنة حالي. ما أقدر اتحكم. امم. في عندي خوف، إيه.ما كون مقامني حالي ما أقدر أتحكم فيه عندي خوفما أكون مأمنة حالي، ما أقدر أتحكم. إم. في عندي خوف، إيه.
Syrian (sy)يعني إنت كان في عندك نظام فاقد الشرعية الدولية، دول ما كانت تعترف فيه. إقامة و دولايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايعني إنتي كان في عندك نظام فاقد الشرعية الدولية الدول ما كنت تعرف فيه إقامة ودول
Palestinian (ps)إ- إزميل أنس واستشهد والده.ومع ذلك ستكون مجموعة من الأشخاص الذين يتعرفون عن هذا.س- س- زميل أنس، واستشهد والده.
Iraqi (iq)اشتروا كونتينر او نگدر نگول كرفان حديد، واخذوه بمنطقة بعيدة جدا ودفنوه تحت الأرض. وبعد ما انتهوا من فعلا،و اختروا منطقة بعيدة جدا و دفنوها تحت الأرضإيش تروا كونتينار أو نگدر نگول كرفان حديد وأخذوه بمنطقة بعيدة جدا ودفنوه تحت الأرض، وبعد ما انتهوا من فعلته.
Saudi/Gulf (sa)ومن نسمع إشارتك، ترانا نازلين مستميتين، ما عندنا شي نخسره.ومن نسمع إشارتك ترى ننازلين المستميتين ما عندنا شيء خسرهومن نسمع إشاراتك، ترانا نازلين مستميتين، ما عندنا شيء نخسره.
Bahraini (bh)ولد وكل بنت، لأنه إذا يبون رب العالمين يسر لهم؟ولد وكل بنت لأنه إذا يبون رب العالمين يسر لهاولد و كل بنت لأنه إذا يبون رب العالمين ييسر لها.
Yemeni (ye)وهذا كان ال ال ال ال يعني تستطيع تعتبرهاوهذا كان سيكون تعتبرهاوهذا كان ال ال ال ال يعني تستطيع تعتبرها
Libyan (ly)هلبة والله يا بشرى ما ما يحضرنيش حاجة. في بلاد أو برا من البلاد؟هل بوالله بشرة ما يحضرنيش حاجات؟ في البلاد أو برم البلاد؟شنوة؟ هلبة والله بشرى مايحضرنيش حاجة. في البلاد أو برام البلاد؟
Tunisian (tn)ال الإحتجاجية ما همش م مستأنسين بالأماكن المقابلة اللي هي صالونات الحكم.لاحتياجية ما همش متنسين بالأماكن المقابلة وهي صلونات الحكمال ااا الاحتجاجية ما همش مستانسين بالأماكن المقابلة، اللي هي صلونات الحكم.
Algerian (dz)دو عامين. بصح وكان يبياعني أنا ندي عشر سنين ونشوفو هو يخرج أليز في بلاليبرتي.ونحن نتحدث عن نفسهدوة عامين. بصح هو كان يبيعني، أنا ندي عشر سنين ونشوفو هو يخرج أليز، بلا لي بختي.
Moroccan (ma)ضارت، و طردت، و كاع داك الشي اللي فيها من الجن. وسكنت فيها. و الحمد لله من بعد تزوجت بفرح، و أسامة تزوج بكوثر.وطارط وقعدك شيء فيها من الجين وشكنت فيها والحمد لله من بعد زوج بفراحة وسامة زوج بكوشرالدار والضارطة وكاع داكشي اللي فيها من الجن. وسكنت فيها، والحمد لله من بعد تزوجت بفراح، وأسامة تزوجت بكوتر.
Sudanese (sd)آاا همارات بينزلها في الفيس، أو بعد ال هنا أقوم أحضر الخطبة بتاعة طارق الهادي. يعنياه هما راديو نزيله في الفيس او بعد الهنا يجوم احضر الخطبة بتاعة طارق الهديآآ هو رادي ينزيله في الفيس، أو بعد ال هنا يقوم يحضر الخطبة بتاعت طارق الهادي. يعني

Full fine-tuning code, dependencies, and lessons are in the v1 repo (train.py, normalize.py, FINETUNE.md). This v2 uses the same recipe on the balanced dataset.

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
a2191e2

0 моделей