WhisperNERは、自動音声認識（ASR）と命名エンティティ認識（NER）を統合した、ゼロショット学習可能な統一モデルです。ASRとNERの下流タスクのための強力な基盤モデルとして設計されており、特定のデータセットでファインチューニングすることで性能を向上させることができます。WhisperNERの重要性は、音声認識とエンティティ認識の両方のタスクを同時に処理することで処理効率と精度を向上させる点にあり、特に多言語やクロスドメインのシナリオにおいて顕著な利点があります。