🚀 wav2vec2-base-timit-demo-google-colab

本模型是在None数据集上对facebook/wav2vec2-base进行微调后的版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.4770
• 字错率（Wer）：0.3360

🚀 快速开始

本模型是语音处理领域的重要成果，可用于语音识别等任务，通过微调基础模型在特定数据集上取得了不错的评估结果。

📚 详细文档

模型描述

此部分后续可补充更多关于模型的详细信息。

预期用途与限制

此部分后续可补充模型的预期用途和限制相关信息。

训练和评估数据

此部分后续可补充训练和评估数据的详细信息。

🔧 技术细节

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：0.0001
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率调度器热身步数：1000
• 训练轮数：30
• 混合精度训练：原生自动混合精度（Native AMP）

训练结果

框架版本

• Transformers 4.17.0
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.12.1

📄 许可证

本项目采用Apache 2.0许可证。