/ 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-250h

sitwala
Распознавание речиАудио → текст5 профессий

Дообученная на африканском речевом датасете модель Whisper для распознавания речи на зулу и преобразования аудио в текст.

58скачиваний 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-250h — дообученная модель семейства Whisper, созданная на основе openai/whisper-large-v3-turbo и обученная на датасете dsfsi-anv/za-african-next-voices. Она предназначена для автоматического распознавания речи и преобразования аудио в текст. Модель содержит 905,2 млн параметров и использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration; для работы доступны веса в формате safetensors.

В README приведены результаты оценки на тестовом наборе: loss 0,3412 и WER 24,8599. Название модели указывает на язык zul, то есть зулу; отдельного описания обучения, рекомендуемых сценариев и ограничений автор не предоставил. Лицензия модели — MIT.

Сценарии применения

  • транскрибация речи на зулу
  • распознавание африкаансной речи из датасета African Next Voices
  • создание текстовых расшифровок аудиозаписей на зулу

Ограничения

На тестовом наборе указана WER 24,8599; практическое качество распознавания зависит от аудио и сценария. README не описывает ограничения и рекомендуемые условия применения.

Для каких профессий подходит5

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.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейI.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 953модели

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: 0.3412
  • Wer: 24.8599

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: 465
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossWer
0.31861.04650.341224.8599

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
8f56c30

0 моделей

    Создать бенчмарк