/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
905 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-large-v3-turbo
Библиотека
transformers
Опубликована
21 окт 2025

Ссылки

Hugging Face

whisper-large-v3-turbo-anv-zul-150h

sitwala
Распознавание речиАудио → текст8 профессий

Дообученная на африканском наборе голосовых данных Whisper large-v3-turbo для распознавания речи и преобразования аудио в текст.

54скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 окт 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.

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

sitwala/whisper-large-v3-turbo-anv-zul-150h — дообученная модель распознавания речи на базе OpenAI Whisper large-v3-turbo. Она предназначена для преобразования аудио в текст, с настройкой на набор данных dsfsi-anv/za-african-next-voices. В оценке на тестовой выборке указаны Loss 0,3443 и WER 25,2022.

Модель использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration, содержит 905,2 млн параметров и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Исходная Whisper large-v3-turbo — мультиязычная модель распознавания речи и перевода аудио в текст; карточка этой версии не уточняет языки и режимы, проверенные при дообучении. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • транскрибация аудиозаписей из набора African Next Voices
  • преобразование речи в текст
  • оценка качества автоматического распознавания речи
  • создание транскриптов аудио для последующей проверки

Ограничения

Карточка приводит WER 25,2022 на evaluation set, но не уточняет язык или условия оценки; точность для других языков и аудиосценариев по этим данным не установлена.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Whisper whisper-large-v3-turbo zul

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-large-v3-turbo on the dsfsi-anv/za-african-next-voices dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.3443
  • Wer: 25.2022

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: 64
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: constant_with_warmup
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.01
  • training_steps: 443
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.33971.04430.344325.2022

Framework versions

  • Transformers 4.52.0
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 3.6.0
  • Tokenizers 0.21.4

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
6971584

0 моделей

    Создать бенчмарк