Wav2vec2 Xls R 300m Uk

由 robinhad 开发

这是一个基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型在乌克兰语数据集上微调的自动语音识别(ASR)模型，在Common Voice乌克兰语测试集上取得了12.22%的词错误率(WER)。

其他

下载量 72

发布时间 : 3/2/2022

模型介绍

内容详情

替代品

模型简介

该模型专门用于乌克兰语的自动语音识别任务，能够将乌克兰语语音转换为文本。

低词错误率

在Common Voice乌克兰语测试集上仅12.22%的词错误率(WER)，表现优异

基于XLS-R架构

采用facebook的wav2vec2-xls-r-300m架构，具备强大的语音特征提取能力

乌克兰语优化

专门针对乌克兰语进行微调优化，适合乌克兰语语音识别场景

乌克兰语语音识别

语音转文本

语音转录

乌克兰语语音转文字

将乌克兰语语音内容转换为可编辑的文本

准确率达到87.78% (WER=12.22%)

语音助手

乌克兰语语音助手

为乌克兰语用户提供语音交互功能

语言:

乌克兰语许可证: mit 标签:
自动语音识别
common_voice
训练生成数据集:
common_voice 模型索引:
名称: wav2vec2-xls-r-300m-uk 结果:
- 任务: 名称: 语音识别类型: 自动语音识别数据集: 名称: Common Voice 乌克兰语类型: common_voice 参数: uk 指标:
  - 名称: 测试WER 类型: wer 值: 12.22

该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在None数据集上微调的版本。在评估集上取得了以下结果:

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训练过程中使用了以下超参数:

训练损失	轮次	步数	字符错误率(CER)	验证损失	词错误率(WER)
9.0008	1.68	200	1.0	3.7590	1.0
3.4972	3.36	400	1.0	3.3933	1.0
3.3432	5.04	600	1.0	3.2617	1.0
3.2421	6.72	800	1.0	3.0712	1.0
1.9839	7.68	1000	0.1400	0.7204	0.6561
0.8017	9.36	1200	0.0766	0.3734	0.4159
0.5554	11.04	1400	0.0583	0.2621	0.3237
0.4309	12.68	1600	0.0486	0.2085	0.2753
0.3697	14.36	1800	0.0421	0.1746	0.2427
0.3293	16.04	2000	0.0388	0.1597	0.2243
0.2934	17.72	2200	0.0358	0.1428	0.2083
0.2704	19.4	2400	0.0333	0.1326	0.1949
0.2547	21.08	2600	0.0322	0.1255	0.1882
0.2366	22.76	2800	0.0309	0.1211	0.1815
0.2183	24.44	3000	0.0294	0.1159	0.1727
0.2115	26.13	3200	0.0280	0.1117	0.1661
0.1968	27.8	3400	0.0274	0.1063	0.1622
0.1922	29.48	3600	0.0269	0.1082	0.1598
0.1847	31.17	3800	0.0260	0.1061	0.1550
0.1715	32.84	4000	0.0252	0.1014	0.1496
0.1689	34.53	4200	0.0250	0.1012	0.1492
0.1655	36.21	4400	0.0243	0.0999	0.1450
0.1585	37.88	4600	0.0239	0.0967	0.1432
0.1492	39.57	4800	0.0237	0.0978	0.1421
0.1491	41.25	5000	0.0236	0.0963	0.1412
0.1453	42.93	5200	0.0230	0.0979	0.1373
0.1386	44.61	5400	0.0227	0.0959	0.1353
0.1387	46.29	5600	0.0226	0.0927	0.1355
0.1329	47.97	5800	0.0224	0.0951	0.1341
0.1295	49.65	6000	0.0219	0.0950	0.1306
0.1287	51.33	6200	0.0216	0.0937	0.1290
0.1277	53.02	6400	0.0215	0.0963	0.1294
0.1201	54.69	6600	0.0213	0.0959	0.1282
0.1199	56.38	6800	0.0215	0.0944	0.1286
0.1221	58.06	7000	0.0209	0.0938	0.1249
0.1145	59.68	7200	0.0208	0.0941	0.1254
0.1143	61.36	7400	0.0209	0.0941	0.1249
0.1143	63.04	7600	0.0209	0.0940	0.1248
0.1137	64.72	7800	0.0205	0.0931	0.1234
0.1125	66.4	8000	0.0204	0.0927	0.1222