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• 葡萄牙语 license: apache-2.0 tags:
• 自动语音识别
• 训练生成
• 葡萄牙语
• 鲁棒语音事件
• hf-asr排行榜 model-index:
• name: wav2vec2-xls-r-1b-portuguese-CORAA-3 results:
  • task: name: 自动语音识别 type: automatic-speech-recognition dataset: name: Common Voice 8 type: mozilla-foundation/common_voice_8_0 args: 葡萄牙语 metrics:
    • name: 测试WER type: wer value: 71.67
    • name: 测试CER type: cer value: 30.64
  • task: name: 自动语音识别 type: automatic-speech-recognition dataset: name: Common Voice 7 type: mozilla-foundation/common_voice_7_0 args: 葡萄牙语 metrics:
    • name: 测试WER type: wer value: 68.18
    • name: 测试CER type: cer value: 28.34
  • task: name: 自动语音识别 type: automatic-speech-recognition dataset: name: 鲁棒语音事件-开发数据 type: speech-recognition-community-v2/dev_data args: 瑞典语 metrics:
    • name: 测试WER type: wer value: 56.76
    • name: 测试CER type: cer value: 23.7

wav2vec2-xls-r-1b-portuguese-CORAA-3

该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b在CORAA数据集上微调的版本。 在评估集上取得了以下结果：

• 损失：1.0029
• 词错误率(WER)：0.6020

模型描述

需要更多信息

预期用途与限制

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训练与评估数据

需要更多信息

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：0.0003
• 训练批次大小：4
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：16
• 优化器：Adam，参数beta=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率预热步数：5000
• 训练总步数：30000
• 混合精度训练：原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.17.0.dev0
• Pytorch 1.10.2+cu102
• Datasets 1.18.3.dev0
• Tokenizers 0.11.0