WhisperNER एक एकीकृत मॉडल है जो स्वचालित भाषण पहचान (ASR) और नामित इकाई पहचान (NER) को जोड़ता है, जिसमें शून्य-शॉट क्षमता है। यह मॉडल NER के साथ ASR के डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए एक मजबूत आधार मॉडल के रूप में काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए इसे विशिष्ट डेटासेट पर ठीक-ट्यून किया जा सकता है। WhisperNER का महत्व इस तथ्य में निहित है कि यह एक साथ भाषण पहचान और इकाई पहचान कार्यों को संभाल सकता है, जिससे प्रसंस्करण दक्षता और सटीकता में वृद्धि होती है, खासकर बहुभाषी और क्रॉस-डोमेन परिदृश्यों में यह महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है।