Saltar al contenido
ModelPublicadoExterno
Descargar

Whisper Tiny Oilgas Russian

Дообученная модель Whisper Tiny для распознавания речи на русском языке с акцентом на нефтегазовую терминологию.

TipoText modelModelo baseopenai/whisper-tinyVersiónmodelBcalidad

Fuente del modelo

Tipo
Text model
Tamaño del archivo
144 MB
Modelo base
openai/whisper-tiny
Versión
vmodel
Actualizado
19 oct 2026
Descargas
12
Fuente
Hugging Face

Descripción de la fuente

Whisper Tiny Fine-tuned для нефтегазовой отрасли

Описание

Дообученная модель Whisper Tiny для распознавания речи на русском языке с акцентом на нефтегазовую терминологию.

Обучение

  • Базовая модель: openai/whisper-tiny
  • Датасет: 480 аудиопримеров нефтегазовой тематики
  • Эпохи: 16.6 (лучший чекпоинт на шаге 250)
  • Аугментация: шум, изменение скорости, pitch shift, reverberation

Результаты

  • Overall WER: 45.08% (улучшение на 4.64% относительно baseline)
  • Domain Terms Accuracy: 57.15% (улучшение на 18.58%)
  • Normal Words Accuracy: 72.64% (улучшение на 3.58%)

Использование

from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration
import librosa

processor = WhisperProcessor.from_pretrained("ТВОЙ_USERNAME/whisper-tiny-oilgas-russian")
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("ТВОЙ_USERNAME/whisper-tiny-oilgas-russian")

audio, sr = librosa.load("audio.wav", sr=16000)
inputs = processor(audio, sampling_rate=16000, return_tensors="pt")

generated_ids = model.generate(inputs.input_features, language="russian", task="transcribe")
transcription = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Авторы

Провоторов Н. Р. ([email protected], @prog_by_onion, https://vk.com/progbyonion)

Fuentes

1 fuente
Hugging FacePrincipalVersión f2b78962397ef9f2856d522bb89ae2f448d1c3b7
huggingface.co/N07P/whisper-tiny-oilgas-russian/tree/f2b78962397ef9f2856d522bb89ae2f448d1c3b7

Verificado 19 oct

Artefactos del modelo

1 artefacto

model.safetensors

safetensors · 144 MB · SHA-256 dc88b569b057…e37f · Hugging Face

Descargar

Extractos de fuentes

3 extractos

--- language: ru license: apache-2.0 tags: - automatic-speech-recognition - whisper - russian - oil-and-gas - fine-tuned datasets: - N07P/oil_and_gas_speech metrics: - wer - cer base_model: - openai/whisper-tiny pipeline_tag: automatic-speech-recognition library_name: transformers --- # Whisper Tiny Fine-tuned для нефтегазовой отрасли ## Описание Дообученная модель Whisper Tiny для распознавания речи на русском языке с акцентом на нефтегазовую терминологию. ## Обучение - Базовая модель: openai/whisper-tiny - Датасет: 480 аудиопримеров нефтегазовой тематики - Эпохи: 16.6 (лучший чекпоинт на шаге 250) - Аугментация: шум, изменение скорости, pitch shift, reverberation ## Результаты - **Overall WER:** 45.08% (улучшение на 4.64% относительно baseline) - **Domain Terms Accuracy:** 57.15% (улучшение на 18.58%) - **Normal Words Accuracy:** 72.64% (улучшение на 3.58%) ## Использование ```python from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration import librosa processor = WhisperProcessor.from_pretrained("ТВОЙ_USERNAME/whisper-tiny-oilgas-russian") model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("ТВОЙ_USERNAME/whisper-tiny-oilgas-russian") audio, sr = librosa.load("audio.wav", sr=16000) inputs = processor(audio, sampling_rate=16000, return_tensors="pt") generated_ids = model.generate(inputs.input_features, language="russian", task="transcribe") transcription = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] ``` ## Авторы Провоторов Н. Р. ([email protected], @prog_by_onion, https://vk.com/progbyonion)

Source context: 12 downloads · 2 likes · Pipeline automatic-speech-recognition · Library transformers · Repo N07P/whisper-tiny-oilgas-russian

Source context: 210 downloads · 1 likes · Pipeline automatic-speech-recognition · Library transformers · Repo N07P/whisper-tiny-oilgas-russian