Instructions to use oddadmix/qwen3-asr-1.7b-arabic-dialectal-v2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use oddadmix/qwen3-asr-1.7b-arabic-dialectal-v2 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", model="oddadmix/qwen3-asr-1.7b-arabic-dialectal-v2")# Load model directly from transformers import AutoProcessor, AutoModelForMultimodalLM processor = AutoProcessor.from_pretrained("oddadmix/qwen3-asr-1.7b-arabic-dialectal-v2") model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained("oddadmix/qwen3-asr-1.7b-arabic-dialectal-v2", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
# Load model directly
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForMultimodalLM
processor = AutoProcessor.from_pretrained("oddadmix/qwen3-asr-1.7b-arabic-dialectal-v2")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained("oddadmix/qwen3-asr-1.7b-arabic-dialectal-v2", device_map="auto")qwen3-asr-1.7b-arabic-dialectal-v2
v2 — Qwen/Qwen3-ASR-1.7B-hf (1.7B) fine-tuned for multi-dialect
Arabic on the dialect-balanced dataset oddadmix/lahgtna-v3-small
(seed 42, undiacritized). Trained off-machine on a larger GPU.
Open weights. Part of the v2 dialectal-ASR family.
Results (balanced test split ~2,600 clips, clean_text WER/CER)
| WER | CER | |
|---|---|---|
| This model (v3) | 0.478 | 0.182 |
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) |
0.253 | 0.072 | 200 |
Egyptian (eg) |
0.322 | 0.115 | 200 |
Iraqi (iq) |
0.340 | 0.101 | 200 |
Bahraini (bh) |
0.424 | 0.165 | 200 |
Syrian (sy) |
0.432 | 0.179 | 200 |
Yemeni (ye) |
0.456 | 0.180 | 200 |
Palestinian (ps) |
0.461 | 0.177 | 200 |
Sudanese (sd) |
0.511 | 0.209 | 200 |
Lebanese (lb) |
0.531 | 0.215 | 200 |
Libyan (ly) |
0.553 | 0.220 | 200 |
Moroccan (ma) |
0.556 | 0.187 | 200 |
Algerian (dz) |
0.576 | 0.203 | 200 |
Tunisian (tn) |
0.824 | 0.363 | 200 |
| Overall | 0.478 | 0.182 | 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 — fine-tuned output (one clip per dialect)
13 held-out test clips, one per dialect, transcribed by fine-tuned (v3) (this model). Text is clean_text-normalized (undiacritized), matching the WER scoring. Press play to listen.
| Dialect | Audio | Reference | Fine-tuned |
|---|---|---|---|
Egyptian (eg) |
لا، في كافيه هنا كده جنب الدار، مع أحمد خطيبها، وزمانها جاي. | لا في كافي هنا كده جنب الدار، مع أحمد خطبها و زمانها جاي. | |
Lebanese (lb) |
ما كون مأمنة حالي. ما أقدر اتحكم. امم. في عندي خوف، إيه. | ما كون مأمني حالي، ما قدرت اتحكم، في عندي خوف إيه. | |
Syrian (sy) |
يعني إنت كان في عندك نظام فاقد الشرعية الدولية، دول ما كانت تعترف فيه. إقامة و دول | يعني أنت كان في عندك نظام ثاقد الشرعية الدولية الدول ما كانت تترد في إيه إقامة ودول | |
Palestinian (ps) |
إ- إزميل أنس واستشهد والده. | إيه، 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، | إيش ترى كونتينر أو نقدر نقول كرفان حديد وأخذه بمنطقة بعيدة جدا ودفنه تحت الأرض. وبعد ما انتهوا من فعل | |
Saudi/Gulf (sa) |
ومن نسمع إشارتك، ترانا نازلين مستميتين، ما عندنا شي نخسره. | ومن نسمع إشارتك، ترى نازلين مستميتين، ما عندنا شي نخسره. | |
Bahraini (bh) |
ولد وكل بنت، لأنه إذا يبون رب العالمين يسر لهم؟ | ولد وكل بنت، لأنه إذا يبون رب العالمين يسر لها. | |
Yemeni (ye) |
وهذا كان ال ال ال ال يعني تستطيع 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؟ | هلا والله بشرة ما ما يحضرنيش حاجة. شبلات أو برا من البلات. | |
Tunisian (tn) |
ال الإحتجاجية ما همش م مستأنسين بالأماكن المقابلة اللي هي صالونات الحكم. | ال ال الاحتجاجية ما هم مش مستنسين بالأماكن المقابلة، اللي هي صالونات الحكم. | |
Algerian (dz) |
دو عامين. بصح وكان يبياعني أنا ندي عشر سنين ونشوفو هو يخرج أليز في بلاليبرتي. | دعاء عاين. صح هو كان يبيعني، أنا ندي عشر سنين ونشوفه هو يخرج آلاز ب 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. | وطردوك قاعدكشي اللي فيها من الجن. وسكنت فيها، والحمد لله من بعد زوجت بفرح، وسام زوج بكاسر. | |
Sudanese (sd) |
آاا همارات بينزلها في الفيس، أو بعد ال هنا أقوم أحضر الخطبة بتاعة طارق الهادي. يعني | آآ هم راضيين ينزلوا في الفيس أو بعد ال هنا يقوموا أحضر الخدمة بتاعت طارق الهادي. يعني |
Base-column transcripts (Qwen/Qwen3-ASR-1.7B-hf) omitted — base weights weren't available locally.
- Downloads last month
- 103
Model tree for oddadmix/qwen3-asr-1.7b-arabic-dialectal-v2
Base model
Qwen/Qwen3-ASR-1.7B-hf
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", model="oddadmix/qwen3-asr-1.7b-arabic-dialectal-v2")