语言:

• 爱沙尼亚语(et) 许可证: Apache-2.0 标签:
• 自动语音识别
• Mozilla基金会/common_voice_7_0数据集
• 训练生成
• 鲁棒语音赛事
• 爱沙尼亚语(et)
• hf-asr排行榜 数据集:
• Mozilla基金会/common_voice_7_0 模型索引:
• 名称: '' 结果:
  • 任务: 名称: 自动语音识别 类型: automatic-speech-recognition 数据集: 名称: Common Voice 7 类型: mozilla-foundation/common_voice_7_0 参数: et 指标:
    • 名称: 测试WER(词错误率) 类型: wer 值: 0.34753420299077314
    • 名称: 测试CER(字错误率) 类型: cer 值: 0.07542956089330906
  • 任务: 名称: 自动语音识别 类型: automatic-speech-recognition 数据集: 名称: 鲁棒语音赛事-开发数据 类型: speech-recognition-community-v2/dev_data 参数: et 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 47.17
  • 任务: 名称: 自动语音识别 类型: automatic-speech-recognition 数据集: 名称: 鲁棒语音赛事-测试数据 类型: speech-recognition-community-v2/eval_data 参数: et 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 54.72

该模型是在MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - ET数据集上对facebook/wav2vec2-xls-r-300m进行微调的版本。 在评估集上取得如下结果:

• 损失值: 0.4835
• 词错误率(WER): 0.3475

模型描述

需要补充更多信息

用途与限制

需要补充更多信息

训练与评估数据

需要补充更多信息

训练过程

训练超参数

训练过程中使用以下超参数:

• 学习率: 0.0003
• 训练批次大小: 72
• 评估批次大小: 72
• 随机种子: 42
• 梯度累积步数: 2
• 总训练批次大小: 144
• 优化器: Adam(beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08)
• 学习率调度器类型: 余弦衰减
• 学习率预热步数: 500
• 训练轮数: 100.0
• 混合精度训练: 原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.16.0.dev0
• PyTorch 1.10.1+cu102
• Datasets 1.18.4.dev0
• Tokenizers 0.11.0