🚀 wav2vec2-large-xls-r-300m-turkish-colab

本模型是 facebook/wav2vec2-xls-r-300m 在 common_voice 数据集上的微调版本。它能够在相关语音任务中提供更贴合特定场景的表现。

🚀 快速开始

暂未提供快速开始的相关内容，后续可根据实际情况补充使用该模型的快速上手步骤。

📚 详细文档

模型描述

需要更多信息来完善模型描述部分，后续可补充该模型的详细特点、优势等内容。

预期用途和限制

需要更多信息来明确该模型的预期用途和限制，后续可补充适用场景、不适用场景等内容。

训练和评估数据

需要更多信息来介绍训练和评估数据，后续可补充数据来源、数据规模、数据特点等内容。

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：0.0003
• 训练批次大小（train_batch_size）：16
• 评估批次大小（eval_batch_size）：8
• 随机种子（seed）：42
• 梯度累积步数（gradient_accumulation_steps）：2
• 总训练批次大小（total_train_batch_size）：32
• 优化器（optimizer）：Adam，β值为(0.9, 0.999)，ε值为 1e-08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 学习率调度器热身步数（lr_scheduler_warmup_steps）：100
• 训练轮数（num_epochs）：30
• 混合精度训练（mixed_precision_training）：Native AMP

训练结果

暂未提供训练结果的相关内容，后续可补充损失值、准确率等训练指标。

框架版本

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。