/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
153 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
whisper · dense
Базовая модель
whisper-small-waxal-round2-specaug-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
3 июл 2026

serendepify-gsl-asr-ak-waxal-gnlpclean-whisper-small-replay-fullft-v0.6

Распознавание речиАудио → текст3 профессии

Экспериментальная дообученная модель Whisper Small для транскрибирования речи на аканском и связанных языковых вариантах.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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

Экспериментальная модель автоматического распознавания речи из проекта Ghanaian Speech Lab. Это дообученная версия Whisper Small с замороженным энкодером, адаптированная на очищенных обучающих примерах GhanaNLP и обучавшаяся с повторным включением данных Waxal. В репозитории указано 15 171 обучающее наблюдение, 1 024 примера проверки Waxal, 326 примеров проверки GhanaNLP и 512 строк регрессионных тестов Waxal; обучение ограничено 1 200 шагами.

Модель предназначена для транскрибирования речи на аканском языке и связанных вариантов, включая твийский; карточка также указывает связь с данными GhanaNLP и Waxal. Контроль регрессии на Waxal включён в обучение. Артефакт помечен как экспериментальный и не рекомендован для промышленного применения до прохождения проверок на отложенных данных и прослушивания носителями ганского английского/языка. Архитектура — Whisper Small, около 153,1 млн параметров; модель принимает аудио и выдаёт текст. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • транскрибирование речи на аканском языке
  • распознавание речи на твийском
  • создание текстовых расшифровок аудиозаписей для GhanaNLP
  • проверка качества распознавания речи на данных Waxal

Ограничения

Это экспериментальный артефакт, не предназначенный для промышленного применения до успешной проверки на отложенных выборках и оценки носителями ганского языка. README не приводит итоговые метрики качества.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

serendepify-gsl-asr-ak-waxal-gnlpclean-whisper-small-replay-fullft-v0.6

This is a Ghanaian Speech Lab ASR artifact using cleaned GhanaNLP adaptation rows with Waxal replay and Waxal regression gates.

It is an experimental review artifact. It is not production-promoted until the held-out reports and Ghanaian listening review pass.

  • Base model: teckedd/whisper-small-waxal-round2-specaug-v1
  • Training rows: 15171
  • Waxal validation rows: 1024
  • GhanaNLP validation rows: 326
  • Waxal regression-test rows: 512
  • Max steps: 1200
  • Frozen encoder: True
  • Stop on Waxal regression: True

Baseline by bucket:

{
  "waxal_validation": {
    "baseline_waxal_validation_loss": 3.300757646560669,
    "baseline_waxal_validation_model_preparation_time": 0.0066,
    "baseline_waxal_validation_wer": 0.31825325550067357,
    "baseline_waxal_validation_runtime": 846.312,
    "baseline_waxal_validation_samples_per_second": 1.21,
    "baseline_waxal_validation_steps_per_second": 0.302
  },
  "gnlp_validation": {
    "baseline_gnlp_validation_loss": 6.0976996421813965,
    "baseline_gnlp_validation_model_preparation_time": 0.0066,
    "baseline_gnlp_validation_wer": 0.9608177172061328,
    "baseline_gnlp_validation_runtime": 146.9459,
    "baseline_gnlp_validation_samples_per_second": 2.219,
    "baseline_gnlp_validation_steps_per_second": 0.558
  },
  "waxal_regression_test": {
    "baseline_waxal_regression_test_loss": 3.443979501724243,
    "baseline_waxal_regression_test_model_preparation_time": 0.0066,
    "baseline_waxal_regression_test_wer": 0.3367952522255193,
    "baseline_waxal_regression_test_runtime": 401.4998,
    "baseline_waxal_regression_test_samples_per_second": 1.275,
    "baseline_waxal_regression_test_steps_per_second": 0.319
  }
}

Final by bucket:

{
  "waxal_validation": {
    "final_waxal_validation_loss": 0.45294851064682007,
    "final_waxal_validation_model_preparation_time": 0.0066,
    "final_waxal_validation_wer": 0.3539795689268074,
    "final_waxal_validation_runtime": 846.9482,
    "final_waxal_validation_samples_per_second": 1.209,
    "final_waxal_validation_steps_per_second": 0.302,
    "epoch": 0.21085925144965736
  },
  "gnlp_validation": {
    "final_gnlp_validation_loss": 1.6100616455078125,
    "final_gnlp_validation_model_preparation_time": 0.0066,
    "final_gnlp_validation_wer": 0.8868824531516184,
    "final_gnlp_validation_runtime": 134.741,
    "final_gnlp_validation_samples_per_second": 2.419,
    "final_gnlp_validation_steps_per_second": 0.609,
    "epoch": 0.21085925144965736
  },
  "waxal_regression_test": {
    "final_waxal_regression_test_loss": 0.4956759810447693,
    "final_waxal_regression_test_model_preparation_time": 0.0066,
    "final_waxal_regression_test_wer": 0.34524081259986306,
    "final_waxal_regression_test_runtime": 396.906,
    "final_waxal_regression_test_samples_per_second": 1.29,
    "final_waxal_regression_test_steps_per_second": 0.322,
    "epoch": 0.21085925144965736
  }
}

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
a955914

0 моделей