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title: Qingnang-ASR
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/MedFlow/Qingnang-ASR"
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repository: MedFlow/Qingnang-ASR
last_updated: 2025-04-18
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  - whisper
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  - WhisperForConditionalGeneration
parameters: 1.6B
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  - F16
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  - safetensors
inference_backends:
  - "deploy_task vlm/text/emb"
  - "vllm 0.9.2"
downloads: 81
stars: 1
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# Qingnang-ASR

> Qingnang-ASR - MedFlow 在 ModelScope 开源的模型。OpenAI在开源了Whisper项目，能够进行自动语音识与翻译任务，本项目主要目的是对Whisper模型进行微调，提高模型对普通话以及粤语识别能力。

MedFlow/Qingnang-ASR 是 ModelScope 魔搭社区上的 1.6B 参数机器学习模型，可用 deploy_task vlm/text/emb、vllm 0.9.2 部署。

- **Repository**: MedFlow/Qingnang-ASR
- **Parameters**: 1.6B
- **Inference backends**: deploy_task vlm/text/emb, vllm 0.9.2
- **Downloads**: 81
- **Stars**: 1
- **Last updated**: 2025-04-18

Source: https://www.modelscope.cn/models/MedFlow/Qingnang-ASR

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# Qingnang-ASR

## Introduction

OpenAI在开源了Whisper项目，能够进行自动语音识与翻译任务，本项目主要目的是对Whisper模型进行微调，提高模型对普通话以及粤语识别能力。

经我们测试，Qingnang-ASR在普通话和粤语的识别能力均达到了主流模型的水平。


## 微调数据集

普通话数据集：WenetSpeech、Common Voice普通话子集、ai-shell V2、MAGICDATA等数据集，数据集规模达到12000+小时。

粤语数据集：MDCC、Common Voice普通话子集、Qingnang-ASR合成语音等数据集，数据集规模接近300小时。


## Notice

1.我们的模型是基于whisper-v3-large构建的，请遵守相关许可

2.使用本模型需遵循 [Apache 2.0]开源协议(./LICENSE)，支持商用，不需要申请授权，请您了解并遵循，勿将开源模型及衍生物用于任何可能给国家和社会带来危害的用途以及用于任何未经过安全评估和备案的服务。

3.尽管模型在训练时我们已采取措施尽力确保数据的合规性和准确性，但模型参数量巨大且受概率随机性因素影响，我们无法保证输出内容的准确性，且模型易被输入指令所误导，本项目不承担开源模型和代码导致的数据安全、舆情风险或发生任何模型被误导、滥用、传播、不当利用而产生的风险和责任。**您将对通过使用、复制、分发和修改模型等方式利用该开源项目所产生的风险与后果，独自承担全部责任。**