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• 蒙古语 许可证: apache-2.0 标签:
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• 对话模型
• mozilla-foundation/common_voice_7_0
• 强健语音事件 数据集:
• mozilla-foundation/common_voice_7_0 模型索引:
• 名称: XLS-R-300M - 蒙古语 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: mn 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 44.709
    • 名称: 测试CER 类型: cer 值: 13.532
  • 任务: 名称: 自动语音识别 类型: automatic-speech-recognition 数据集: 名称: 强健语音事件 - 开发数据 类型: speech-recognition-community-v2/dev_data 参数: mn 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 76.643
    • 名称: 测试CER 类型: cer 值: 36.997
  • 任务: 名称: 自动语音识别 类型: automatic-speech-recognition 数据集: 名称: 强健语音事件 - 测试数据 类型: speech-recognition-community-v2/eval_data 参数: mn 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 78.45

wav2vec2-large-xls-r-300m-蒙古语

此模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - MN数据集上微调的版本。 在评估集上取得了以下结果:

• 损失: 0.6003
• 词错误率(WER): 0.4473

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

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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: 32
• 评估批次大小: 1
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam，参数为betas=(0.9,0.999)和epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型: 线性
• 学习率预热步数: 2000
• 训练轮数: 100.0
• 混合精度训练: Native AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.16.0.dev0
• Pytorch 1.10.1+cu102
• Datasets 1.17.1.dev0
• Tokenizers 0.11.0