niagara-9m-batch.en
Applied Brain Research · Canada
- Poids ouverts
- Licence : Applied Brain Research Open License
En bref : 53e sur 53 en transcription en anglais (Open ASR).
Présentation
niagara-9m-batch.en est un très 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 huggingface.co, le 17/10/2026.
- Sortie
- 11 septembre 2026 lu sur la page de l'éditeur
- Taille
- 9 millions de paramètres lu sur la page de l'éditeur
Langues
- Annoncées par l'éditeur : anglais seulement (en). Lu sur huggingface.co.
- Évaluées par nos sources : anglais.
- Le français : absent des langues annoncées par l'éditeur ; pas évalué en français par nos sources.
Son classement
Chaque ligne vient d'une seule source, dans son unité : les chiffres de deux lignes ne se comparent pas entre eux. Ils ne comptent pas dans le score des modèles de langage.
- En anglais · Transcription
Transcription en anglais, Open ASR
53e sur 53taux d'erreur par mot 16,20 %
Vitesse : RTFx 7 153 : transcrit 7 153 secondes d'audio par seconde de calculPar jeu de test : AMI-Cleaned 20,94 %, Earnings22-Cleaned-AA-chunked 21,46 %, Gigaspeech-Cleaned 14,97 %, LS Clean 6,45 %, LS Other 14,53 %, Private (conversational) 25,62 %, Private (scripted) 15,15 %, SPGISpeech 5,16 %, URGENT24 29,47 %, Voice Arena Monsoon 17,11 %, Voxpopuli-AA-Cleaned 7,33 %
Source : Open ASR Leaderboard, Hugging Face · relevé du 19 octobre 2026, version du 17 octobre 2026.
Modèles proches
- Transcription en anglais, Open ASR : devant, niagara-19m-batch.en (52e, 12,97 %)
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.
D'où vient cette fiche
- Nom dans les sources
- Hugging Face (hf-audio) :
abr-ai/niagara-9m-batch.en - Fiche
- Nom et éditeur tels que la source les écrit ; présentation et langues lues sur les pages de l'éditeur.
- Pages lues
- https://huggingface.co/abr-ai/niagara-9m-batch.en/raw/main/README.md (« 9M parameters. »), 17/10/2026
- https://huggingface.co/abr-ai/niagara-9m-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-9m-batch.en/raw/main/README.md (« Release Date: September 11, 2026 »), 17/10/2026
- https://huggingface.co/abr-ai/niagara-9m-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
Voir aussi : la voix en bref, la transcription, la synthèse vocale, ou cette fiche en texte.