Instructions to use mimba/whisper-mimba-v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use mimba/whisper-mimba-v1 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", model="mimba/whisper-mimba-v1")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoProcessor, AutoModelForSpeechSeq2Seq processor = AutoProcessor.from_pretrained("mimba/whisper-mimba-v1") model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained("mimba/whisper-mimba-v1", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
whisper-mimba-v1
Reconnaissance vocale plt / mfe / fr / en : Whisper small affiné, langue imposée par son jeton
(plt = mg, mfe = ht, fr, en). Pour comparer à mimba/wav2vec2-mimba (mêmes données, même test). Entraîné sur mimba/mimba-stt-synthetique (audio de synthèse) + mimba/multivoice-plt, mimba/multivoice-mfe, mimba/multivoice-fr, mimba/multivoice-en,
bruit ajouté au hasard. Meilleur pas 60000. Test sur des voix jamais entendues à l'entraînement (synthétiques :
à confirmer sur de vraies voix).
| Langue | CER % | WER % | CER bruité % | WER bruité % |
|---|---|---|---|---|
| plt | 2.55 | 8.03 | 4.73 | 12.56 |
| mfe | 1.84 | 5.72 | 3.42 | 9.29 |
| fr | 1.51 | 5.07 | 4.26 | 10.02 |
| en | 0.36 | 1.23 | 1.59 | 3.29 |
Chargement : WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained(...) ; décodage glouton, generate(..., language=<jeton>, task="transcribe"), sortie normalisée (minuscules, sans ponctuation).
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Model tree for mimba/whisper-mimba-v1
Base model
openai/whisper-small