/ Модель

Характеристики

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

whisper-small-arabic-dialectal-v2

Распознавание речиАудио → текст6 профессий

Дообученная на диалектном арабском Whisper-модель для транскрибирования арабской речи в текст без диакритики.

143скачиваний 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

oddadmix/whisper-small-arabic-dialectal-v2 — модель oddadmix, полученная дообучением openai/whisper-small с 244 млн параметров на сбалансированном по диалектам наборе oddadmix/lahgtna-v3-small. Она предназначена для распознавания речи на разных диалектах арабского языка и выдаёт транскрипцию без диакритических знаков. Модель принимает аудио и генерирует текст; реализована на архитектуре Whisper и доступна в формате safetensors через Transformers.

На сбалансированной тестовой выборке примерно из 2600 фрагментов указаны WER 0,4034 и CER 0,1528. Среди описанных результатов лучше распознаются диалекты Персидского залива и Леванта, а тунисский, алжирский и марокканский варианты даются сложнее. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование арабской речи в диалектах стран Персидского залива
  • распознавание и транскрибирование иракской арабской речи
  • транскрибирование египетской арабской речи
  • распознавание магрибских диалектов арабского языка

Ограничения

Качество заметно различается по диалектам: магрибские варианты распознаются хуже, чем диалекты Персидского залива и Леванта. На указанном сбалансированном тестовом наборе WER составляет 0,4034.

Для каких профессий подходит6

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-dialectal-v2

v2 — openai/whisper-small (244M) 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-small-arabic-dialectal.

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

WERCER
This model (v2)0.40340.1528

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)0.2270.064200
Iraqi (iq)0.3110.091200
Egyptian (eg)0.3400.159200
Syrian (sy)0.3560.130200
Bahraini (bh)0.3970.152200
Yemeni (ye)0.4100.152200
Palestinian (ps)0.4110.173200
Lebanese (lb)0.4160.156200
Libyan (ly)0.4160.162200
Moroccan (ma)0.4310.139200
Sudanese (sd)0.4620.186200
Algerian (dz)0.4860.187200
Tunisian (tn)0.6060.253200
Overall0.4030.1532600

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-small 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 الدور مع أحمد خطبها وزمنها ديلا في كفيه هنا كده جنب الدار، مع احمد خطبها وزمنها جاي.
Lebanese (lb)ما كون مأمنة حالي. ما أقدر اتحكم. امم. في عندي خوف، إيه.ما كون مأمنة حالة ما عدر اتحكم فيه عنده خوفةما 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 دولانت كان في عندك نظام فاقد الشرعي الدولي الدول ما كانت تعترف في اقامة ودوليعني إنتي كان في عندك نظام فاقد الشرعية، دولية، دول ما كانت تعترف فيه. إيه، إقامة ودول
Palestinian (ps)إ- إزميل أنس واستشهد والده.وستشدوا التو.إيه، 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 بعد ما انتهى من فعلاتهإشتروا كونتينر، 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 تران نازلين المستميتين مع عندنا شينا خسرةومن نسمع إشارتك، ترانا نازلين مستميتين، ما عندنا شيء نخسرة.
Bahraini (bh)ولد وكل بنت، لأنه إذا يبون رب العالمين يسر لهم؟ولد وكل بنت لأنه إذا يبون رب العالمين يسر لهولد وكل بنت، لأنه إذا يبون رب العالمين يسر لها،
Yemeni (ye)وهذا كان ال ال ال ال يعني تستطيع تعتبرهاوهذا كان سطعته أعتبرهوهذا كان ال ال ال ال يعني استطعت أعتبرها
Libyan (ly)هلبة والله يا بشرى ما ما يحضرنيش حاجة. في بلاد أو برا من البلاد؟هل بو الله يبشره ما يحضرني شو حالة؟شنبهال؟ هلبة والله بشرى ما ما يحضرنيش حالها. في البلاد أو بره من البلاد.
Tunisian (tn)ال الإحتجاجية ما همش م مستأنسين بالأماكن المقابلة اللي هي صالونات الحكم.ونحن نتنسينا بالأميكن المقابلال الاحتيجاجية ما همش مستنسين بالأماكن المقابل اللي هي صلونات الحكم.
Algerian (dz)دو عامين. بصح وكان يبياعني أنا ندي عشر سنين ونشوفو هو يخرج أليز في بلاليبرتي.وكاني بياني ونرى عشرة سنة ونرى ويخرج أهلز في بلالي باختيدعا عامين. بصح هو كان يبيعني، أنا ندي عشر سنين ونشوفو هو يخرج آلز في بلا ليبرتي.
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.وطارتوك قاعدكشي اللي فيه من الجين وسكنتش فيها و الحمدولله من بعد زوج في فاراح و سامة زوج بكوسروطرط وكاع ديكشي اللي فيها من الجن. وسكنت فيها، والحمد لله من بعد تزوجت بفراح وسامة تزوج بكوتر.
Sudanese (sd)آاا همارات بينزلها في الفيس، أو بعد ال هنا أقوم أحضر الخطبة بتاعة طارق الهادي. يعنيهم أراد بي نزيله في الفيس أو بعد الهنا جم أحضر الخطب بتاع طارق الهانيآآ هم راد بي نزيلوا في الفيس، أو بعد ال هنا لقوموا أحضر الخطبة بتاعة الطارق 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
1bc3e65

0 моделей