oddadmix/whisper-medium-arabic-dialectal-v2

🤗 Hugging Face sourceautomatic-speech-recognitionapache-2.0764M params3.1 GBsafetensorsHF checksums availableupdated today
No torrent yet

whisper-medium-arabic-dialectal-v2

v2openai/whisper-medium (769M) fine-tuned for multi-dialect Arabic on the dialect-balanced dataset oddadmix/lahgtna-v3-small (52k train / 2.6k test, seed 42, undiacritized output).

Open weights. This is v2, trained on the balanced, leakage-reduced data. v1 (trained on the earlier augmentation-expanded set, with the full cross-model comparison + bundled fine-tuning scripts) is at oddadmix/whisper-medium-arabic-dialectal.

Results (balanced test split ~2,600 clips, clean_text WER/CER)

WER CER
This model (v2) 0.3415 0.128

Per-dialect accuracy (v3 balanced test, clean_text)

WER / CER on each dialect's 200 held-out clips, easiest to hardest. Gulf/Levantine transcribe best; Maghrebi (Tunisian/Algerian/Moroccan) is hardest — consistent across every model.

Dialect WER CER n
Saudi/Gulf (sa) 0.186 0.052 200
Egyptian (eg) 0.261 0.130 200
Iraqi (iq) 0.272 0.073 200
Syrian (sy) 0.302 0.107 200
Yemeni (ye) 0.328 0.123 200
Bahraini (bh) 0.337 0.125 200
Palestinian (ps) 0.338 0.140 200
Lebanese (lb) 0.343 0.126 200
Moroccan (ma) 0.361 0.105 200
Libyan (ly) 0.375 0.146 200
Sudanese (sd) 0.396 0.158 200
Algerian (dz) 0.428 0.172 200
Tunisian (tn) 0.534 0.225 200
Overall 0.342 0.128 2600

v2 comparison — all models on the balanced dataset

Same dialect-balanced test split (~2,600 clips, oddadmix/lahgtna-v3-small), same clean_text scoring, seed 42.

Model Params WER CER
whisper-large-v3-v2 1.54B 0.320 0.120
whisper-large-v3-turbo-v2 809M 0.332 0.125
whisper-medium-v2 769M 0.342 0.128
whisper-small-v2 244M 0.403 0.153
nemotron-3.5-asr-v2 (streaming) 638M 0.423 0.148
qwen3-asr-1.7b-v2 1.7B 0.478 0.182
cohere-transcribe-arabic-07-2026-dialectal-v2 2.07B 0.514 0.294
qwen3-asr-0.6b-v2 0.6B 0.551 0.215

whisper-large-v3-turbo-v2 is the best; Whisper fine-tunes furthest. nemotron is the streaming option. (v1 models were trained on the earlier augmentation-expanded set.)

Examples — base vs. fine-tuned (one clip per dialect)

13 held-out test clips, one per dialect. Base is openai/whisper-medium untouched; fine-tuned (v2) is this model. Text is clean_text-normalized (undiacritized), matching the WER scoring. Press play to listen.

Dialect Audio Reference Base Fine-tuned
Egyptian (eg) لا، في كافيه هنا كده جنب الدار، مع أحمد خطيبها، وزمانها جاي. لا فك فيه هنا كده جنب الدار مع أحمد خطبها وزمنها جاي لافكة فيه هنا كده جنب الدار، مع احمد خطبها وزمانها جاي
Lebanese (lb) ما كون مأمنة حالي. ما أقدر اتحكم. امم. في عندي خوف، إيه. ما كون مقامني حالي ما أقدر أتحكم فيه عندي خوف ما أكون مأمنة حالي، ما أقدر أتحكم. إم. في عندي خوف، إيه.
Syrian (sy) يعني إنت كان في عندك نظام فاقد الشرعية الدولية، دول ما كانت تعترف فيه. إقامة و دول ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ايه ا يعني إنتي كان في عندك نظام فاقد الشرعية الدولية الدول ما كنت تعرف فيه إقامة ودول
Palestinian (ps) إ- إزميل أنس واستشهد والده. ومع ذلك ستكون مجموعة من الأشخاص الذين يتعرفون عن هذا. س- س- زميل أنس، واستشهد والده.
Iraqi (iq) اشتروا كونتينر او نگدر نگول كرفان حديد، واخذوه بمنطقة بعيدة جدا ودفنوه تحت الأرض. وبعد ما انتهوا من فعلا، و اختروا منطقة بعيدة جدا و دفنوها تحت الأرض إيش تروا كونتينار أو نگدر نگول كرفان حديد وأخذوه بمنطقة بعيدة جدا ودفنوه تحت الأرض، وبعد ما انتهوا من فعلته.
Saudi/Gulf (sa) ومن نسمع إشارتك، ترانا نازلين مستميتين، ما عندنا شي نخسره. ومن نسمع إشارتك ترى ننازلين المستميتين ما عندنا شيء خسره ومن نسمع إشاراتك، ترانا نازلين مستميتين، ما عندنا شيء نخسره.
Bahraini (bh) ولد وكل بنت، لأنه إذا يبون رب العالمين يسر لهم؟ ولد وكل بنت لأنه إذا يبون رب العالمين يسر لها ولد و كل بنت لأنه إذا يبون رب العالمين ييسر لها.
Yemeni (ye) وهذا كان ال ال ال ال يعني تستطيع تعتبرها وهذا كان سيكون تعتبرها وهذا كان ال ال ال ال يعني تستطيع تعتبرها
Libyan (ly) هلبة والله يا بشرى ما ما يحضرنيش حاجة. في بلاد أو برا من البلاد؟ هل بوالله بشرة ما يحضرنيش حاجات؟ في البلاد أو برم البلاد؟ شنوة؟ هلبة والله بشرى مايحضرنيش حاجة. في البلاد أو برام البلاد؟
Tunisian (tn) ال الإحتجاجية ما همش م مستأنسين بالأماكن المقابلة اللي هي صالونات الحكم. لاحتياجية ما همش متنسين بالأماكن المقابلة وهي صلونات الحكم ال ااا الاحتجاجية ما همش مستانسين بالأماكن المقابلة، اللي هي صلونات الحكم.
Algerian (dz) دو عامين. بصح وكان يبياعني أنا ندي عشر سنين ونشوفو هو يخرج أليز في بلاليبرتي. ونحن نتحدث عن نفسه دوة عامين. بصح هو كان يبيعني، أنا ندي عشر سنين ونشوفو هو يخرج أليز، بلا لي بختي.
Moroccan (ma) ضارت، و طردت، و كاع داك الشي اللي فيها من الجن. وسكنت فيها. و الحمد لله من بعد تزوجت بفرح، و أسامة تزوج بكوثر. وطارط وقعدك شيء فيها من الجين وشكنت فيها والحمد لله من بعد زوج بفراحة وسامة زوج بكوشر الدار والضارطة وكاع داكشي اللي فيها من الجن. وسكنت فيها، والحمد لله من بعد تزوجت بفراح، وأسامة تزوجت بكوتر.
Sudanese (sd) آاا همارات بينزلها في الفيس، أو بعد ال هنا أقوم أحضر الخطبة بتاعة طارق الهادي. يعني اه هما راديو نزيله في الفيس او بعد الهنا يجوم احضر الخطبة بتاعة طارق الهدي آآ هو رادي ينزيله في الفيس، أو بعد ال هنا يقوم يحضر الخطبة بتاعت طارق الهادي. يعني

Full fine-tuning code, dependencies, and lessons are in the v1 repo (train.py, normalize.py, FINETUNE.md). This v2 uses the same recipe on the balanced dataset.