danish-foundation-models/edda-v0.2
基于 Whisper-large-v3-turbo 全量微调的丹麦语 ASR 模型。
为什么重要
为丹麦语 ASR 提供可直接使用且有公开榜单结果的模型。
阅读原文huggingface.co
AI 解读（根据原文生成）
Edda v0.2 是面向丹麦语语音识别的 Hugging Face 模型，基于 openai/whisper-large-v3-turbo 全量微调，使用 2,600 小时转写丹麦语语音训练。相较 v0.1，它加入 Whisper previous-text prompt 训练、发布权重采用四个检查点平均，并默认使用 5-beam 解码。在 open Danish ASR leaderboard 的五个测试集上 mean WER 为 8.79。模型页已提供，许可证为 apache-2.0，需申请访问为否。
要点（AI 据原文整理，数字均已与原文核对）
- Edda is openai/whisper-large-v3-turbo fully fine-tuned on 2,600 hours of transcribed Danish speech.
- On the open Danish ASR leaderboard harness it scores a mean WER of 8.79 over the five test sets.
- The model runs at 18.5x real time on a single AMD MI250X GCD.
- Scores use beam search with 5 beams, which is this model's default.
- Recordings longer than 30 s are transcribed in consecutive 30 s windows and joined.
