🚀 wav2vec2-base-timit-demo-colab_2

本模型是 facebook/wav2vec2-base 在 None 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.3801
• 字错率（Wer）：0.3035

🚀 快速开始

本模型是基于预训练模型在特定数据集上微调得到，可用于相关语音处理任务。

📚 详细文档

模型描述

更多信息待补充。

预期用途与限制

更多信息待补充。

训练和评估数据

更多信息待补充。

🔧 技术细节

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：0.0001
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam，β值为(0.9, 0.999)，ε值为 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 4.11.3
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。