/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

whisper-small-fsc

sapinsapin
Распознавание речиАудио → текст7 профессий

Дообученная версия Whisper Small для транскрибирования филиппинской речи, включая тагальский и Taglish.

197скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 авг 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

sapinsapin/whisper-small-fsc — модель распознавания речи на основе openai/whisper-small, дообученная автором на корпусе sapinsapin/filipinospeechcorpus для филиппинского языка, включая тагальскую речь и смешанную речь Taglish. Архитектура — WhisperForConditionalGeneration; модель принимает аудио и выдаёт текстовую транскрипцию.

Модель обучалась 2000 шагов на 10 000 аудиофрагментах. На отложенной выборке указаны WER 0,1591 и CER 0,0706; CER использовался для выбора модели, поскольку орфография Taglish может различаться на уровне слов. Распознавание речи — основная поддерживаемая задача. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи на тагальском языке
  • распознавание смешанной тагальско-английской речи Taglish
  • расшифровка филиппинских аудиозаписей
  • получение текстовых транскрипций из аудиофрагментов

Ограничения

Показатели качества приведены для отложенной выборки конкретного корпуса; результаты на других аудиоданных могут отличаться. В README отмечена вариативность орфографии Taglish на уровне слов.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

whisper-small-fsc

openai/whisper-small finetuned for Filipino (Tagalog/Taglish) on sapinsapin/filipinospeechcorpus.

Trained for 2000 steps on 10000 clips (batch 8×2, lr 1e-05, fp16 + gradient checkpointing). WER/CER are on the held-out split, lowercased; CER is the model-selection metric (Taglish orthography varies at the word level).

metricvalue
loss0.1793
wer0.1591
cer0.0706

Trained with finetune_asr.py from the halohalo pipeline; the dataset adapter normalizes each corpus to (audio@16k, text, speaker_id) so corpora are swappable with a --dataset flag.

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
e883041

0 моделей

    Создать бенчмарк