A catalog of AI products and platforms built in or for Ukraine.

UAEN
← Back to all tools

w2v-bert-uk-v2.1

Live

Відкрита модель автоматичного розпізнавання українського мовлення (ASR) на базі wav2vec2-BERT 2.0 (600 млн параметрів), WER 17,3% на Common Voice 10.

Voice & speechToolUkrainian

Research

w2v-bert-uk-v2.1 — відкрита модель автоматичного розпізнавання мовлення (ASR) для української мови, розроблена Єгором Смоляковим (HuggingFace: Yehor, GitHub: egorsmkv). Модель побудована на архітектурі Meta wav2vec2-BERT 2.0 (600 млн параметрів) і навчена на наборі даних openstt-uk. На тесті Common Voice 10 модель демонструє WER 17,34% і CER 3,33%. Розповсюджується під ліцензією Apache 2.0, зареєстрована з DOI (10.57967/hf/4554).

Повторна перевірка (19.07.2026) підтверджує, що модель жива й підтримується: model card не позначена як deprecated, останнє оновлення файлів моделі — 25.02.2025, демо-простір на HuggingFace Spaces (https://huggingface.co/spaces/Yehor/w2v-bert-uk-v2.1-demo) відповідає HTTP 200 і працює. За останній місяць — 254 завантаження (rolling-лічильник HuggingFace: 152 → 209 → 254 за три послідовні перевірки липня 2026 — коливання в межах природного шуму, тренд не спадний).

Докази реального використання й довкілля не змінилися відносно попередньої перевірки: модель входить до бенчмарк-таблиці репозиторію-довідника egorsmkv/speech-recognition-uk (стабільно 439 зірок GitHub, 23 форки) — головної точки входу для розробників, що шукають Ukrainian ASR-рішення; цитується в науковій статті IJCNIS 2025; автор веде ширшу спільнотну ініціативу speech-uk на HuggingFace з понад 40 моделями у профілі.

Застереження без змін: тяга залишається скромною (немає публічних named-клієнтів, комерційних розгортань чи фінансування) — рейтинг відповідно низький (5/10), але продукт реальний, живий і стабільно використовується україномовною спільнотою розробників мовних технологій. Усі чотири критерії включення виконуються без змін: AI (розпізнавання мовлення) є самим продуктом; це реальний, підтримуваний, відкритий інструмент з живим демо; служить насамперед українському ринку (українська мова, спільнота); має власну домашню сторінку на HuggingFace.

Research updated:

Name
w2v-bert-uk-v2.1
URL
https://huggingface.co/Yehor/w2v-bert-uk-v2.1
Type
Tool
Short description
Відкрита модель автоматичного розпізнавання українського мовлення (ASR) на базі wav2vec2-BERT 2.0 (600 млн параметрів), WER 17,3% на Common Voice 10.
Sector
Voice & speech
Origin
Ukrainian
Description
w2v-bert-uk-v2.1 — відкрита модель автоматичного розпізнавання мовлення (ASR) для української мови, побудована на архітектурі wav2vec2-BERT 2.0 від Meta (600 млн параметрів). Навчена на наборі openstt-uk, підтримує інтеграцію мовної моделі (LM) для покращення якості транскрипції. Розповсюджується за ліцензією Apache 2.0, підключається через Transformers pipeline. Демо-простір на HuggingFace Spaces дозволяє тестувати розпізнавання у браузері.
Target users
Розробники та дослідники, що будують україномовні продукти зі розпізнаванням мовлення: транскрипція, субтитри, голосові інтерфейси
Access
Відкриті ваги (Apache 2.0) на HuggingFace, безкоштовно; демо у HuggingFace Spaces
Stage
Рекомендована версія (посилання з w2v-bert-uk v1); активна open-source модель
Status
Live
Why included
Єдина у своєму класі відкрита Ukrainian ASR-модель у каталозі, що заповнює нішу розпізнавання мовлення. Реальне використання підтверджується ~198 завантаженнями на місяць, академічними цитуваннями (IJCNIS 2025), посиланням у 439-зірковому speech-recognition-uk і активним демо-простором.
Notes
Стосовно метрик: WER 6,6%/CER 1,34% належать базовій моделі Yehor/w2v-bert-uk, а не v2.1. v2.1 — рекомендована (новіша) версія з LM-інтеграцією, WER 17,34%/CER 3,33% на Common Voice 10. Існує ще новіша v3 (speech-uk/w2v-bert-v3), але без model card і лише 18 завантажень. Репозиторій github.com/egorsmkv/speech-recognition-uk є списком посилань, не AI-продуктом, і не потребує окремого запису.
Needs review
No
Sources