# niagara-19m-batch.en

Éditeur : Applied Brain Research (Canada). Poids ouverts. Licence : Applied Brain Research Open License.

En bref : 52e sur 53 en transcription en anglais (Open ASR).

Page : https://quelleia.com/voix/modeles/abr-ai-niagara-19m-batch-en/. Classements de la voix de QUELLE IA, à part du score des modèles de langage, relevé du 19 octobre 2026.

## Présentation

niagara-19m-batch.en est un petit modèle de reconnaissance vocale anglaise d'Applied Brain Research, de type modèle à espace d'états avec attention, entraîné sur environ 50 000 heures de parole. Cette variante non causale sert à la comparaison sur le classement Open ASR, une version en streaming étant vendue sous licence commerciale. (lu sur https://huggingface.co/abr-ai/niagara-19m-batch.en/raw/main/README.md)

- Sortie : 15 avril 2026 (lu sur la page de l'éditeur, https://huggingface.co/abr-ai/niagara-19m-batch.en/raw/main/README.md)
- Taille : 19 millions de paramètres (lu sur la page de l'éditeur, https://huggingface.co/abr-ai/niagara-19m-batch.en/raw/main/README.md)

## Langues

- Annoncées par l'éditeur : anglais seulement (en).
- Évaluées par nos sources : anglais.
- Le français : absent des langues annoncées par l'éditeur ; pas évalué en français par nos sources.
- Source des langues annoncées : https://huggingface.co/abr-ai/niagara-19m-batch.en/raw/main/README.md

## Ses classements

- Transcription en anglais, Open ASR : 52e sur 53, taux d'erreur par mot 12,97 % ; vitesse : RTFx 4 342 : transcrit 4 342 secondes d'audio par seconde de calcul ; par jeu de test : AMI-Cleaned 16,17 %, Earnings22-Cleaned-AA-chunked 16,10 %, Gigaspeech-Cleaned 12,72 %, LS Clean 4,74 %, LS Other 11,02 %, Private (conversational) 22,10 %, Private (scripted) 11,87 %, SPGISpeech 3,67 %, URGENT24 25,40 %, Voice Arena Monsoon 13,15 %, Voxpopuli-AA-Cleaned 5,73 %. Source : Open ASR Leaderboard, Hugging Face, https://huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard (relevé du 19 octobre 2026, version du 17 octobre 2026).

## Modèles proches

- Transcription en anglais, Open ASR : [Gemma 4 E4B](https://quelleia.com/voix/modeles/google-gemma-4-e4b-it/), 51e (11,86 %), juste devant
- Transcription en anglais, Open ASR : [niagara-9m-batch.en](https://quelleia.com/voix/modeles/abr-ai-niagara-9m-batch-en/), 53e (16,20 %), juste derrière

## Comment lire ces chiffres

- Transcription : Le taux d'erreur par mot compte les mots mal transcrits, oubliés ou ajoutés, pour cent mots prononcés : plus il est bas, mieux c'est. Chaque tableau vient d'une seule source, sur ses propres enregistrements : deux tableaux ne se comparent pas chiffre à chiffre.

## Noms dans les sources

- Hugging Face (hf-audio) : abr-ai/niagara-19m-batch.en

## Liens

- Page de l'éditeur : https://huggingface.co/abr-ai/niagara-19m-batch.en
- L'essayer : https://huggingface.co/spaces/abr-ai/niagara-asr-demo

## Pages lues

- https://huggingface.co/abr-ai/niagara-19m-batch.en/raw/main/README.md (« 19M parameters. »), 17/10/2026
- https://huggingface.co/abr-ai/niagara-19m-batch.en/raw/main/README.md (« Automatic speech recognition model transcribing speech audio to text in English. »), 17/10/2026
- https://huggingface.co/abr-ai/niagara-19m-batch.en/raw/main/README.md (« Release Date: April 15, 2026 »), 17/10/2026
- https://huggingface.co/abr-ai/niagara-19m-batch.en/raw/main/README.md (« A live streaming variant of this english ASR model with sub-120ms latency and features such as punctuation, capitalization and custom vocabulary »), 17/10/2026