WhisperNER ist ein einheitliches Modell, das automatische Spracherkennung (ASR) und die Erkennung von benannten Entitäten (NER) kombiniert und über Zero-Shot-Fähigkeiten verfügt. Es dient als leistungsstarkes Basismodell für nachgelagerte Aufgaben von ASR mit NER und kann für eine verbesserte Leistung auf bestimmten Datensätzen feinabgestimmt werden. Die Bedeutung von WhisperNER liegt in seiner Fähigkeit, Aufgaben der Spracherkennung und Entitätserkennung gleichzeitig zu bewältigen, wodurch die Effizienz und Genauigkeit gesteigert werden, insbesondere in mehrsprachigen und domänenübergreifenden Szenarien.