语言:

• 他加禄语

• 菲律宾语 许可证: 其他 标签:

• 自动语音识别

• sil-ai/bloom-speech

• 训练生成 数据集:

• bloom_speech 模型索引:

• 名称: wav2vec2-bloom-speech-tgl 结果:

  • 任务: 名称: 语音识别 类型: 自动语音识别 数据集: 名称: Bloom Speech 他加禄语 类型: sil-ai/bloom-speech 参数: tgl 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 24.57
    • 名称: 测试CER 类型: cer 值: 7.69 额外授权提示: |- 获取此模型前还需一步确认。

  本模型为开放访问，仅限非商业用途，并受SIL国际AI与NLP RAIL-M许可证进一步规范权利与使用条款。

  SIL RAIL-M许可证规定:

  1. 禁止利用模型故意生成或传播非法或有害内容。特别禁止以伤害或歧视原住民为目的使用模型。
  2. 对于非商业用途生成的输出内容，SIL不主张任何权利，用户可自由使用但需自负责任，且不得违反许可证条款。
  3. 允许非商业性重新分发模型权重及服务化使用。若如此做，须包含相同的使用限制条款，并向所有用户提供SIL国际AI与NLP RAIL-M许可证副本（请完整仔细阅读）。完整许可证见: https://huggingface.co/spaces/sil-ai/model-license

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wav2vec2-bloom-speech-tgl

模型描述

• 主页: SIL AI
• 联系人: SIL AI邮箱
• 数据来源: Bloom库

本模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在SIL-AI/bloom-speech - 他加禄语数据集上微调的版本。 在评估集上达到以下结果:

• 损失值: 0.9606
• 词错误率: 0.2457
• 字错误率: 0.0769

用户应参考原始模型获取推理使用教程。

用途与限制

使用者须遵守SIL RAIL-M许可证。

本模型作为概念验证创建，不保证在特定场景下的性能表现。

训练与评估数据

训练集、验证集和测试集来自同一语料库，确保无重复文件。

训练流程

基于Hugging Face Transformers代码库示例，采用标准XLS-R微调方法。

训练超参数

训练期间使用以下超参数:

• 学习率: 0.0003
• 训练批次大小: 16
• 评估批次大小: 8
• 随机种子: 42
• 梯度累积步数: 2
• 总训练批次大小: 32
• 优化器: Adam，参数β=(0.9,0.999)，ε=1e-08
• 学习率调度器类型: 线性
• 学习率预热步数: 250
• 训练轮次: 1000.0
• 混合精度训练: 原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.21.0.dev0
• Pytorch 1.9.0+cu111
• Datasets 2.2.2
• Tokenizers 0.12.1