语言:

• gl 许可证: apache-2.0 标签:
• 自动语音识别
• 训练生成
• 加利西亚语
• hf-asr排行榜
• 对话模型
• mozilla-foundation/common_voice_7_0
• 鲁棒语音事件 数据集:
• mozilla-foundation/common_voice_7_0 模型索引:
• 名称: XLS-R-300M - 加利西亚语 结果:
  • 任务: 名称: 自动语音识别 类型: automatic-speech-recognition 数据集: 名称: Common Voice 7.0 类型: mozilla-foundation/common_voice_7_0 参数: gl 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 101.54
  • 任务: 名称: 自动语音识别 类型: automatic-speech-recognition 数据集: 名称: 鲁棒语音事件 - 开发数据 类型: speech-recognition-community-v2/dev_data 参数: gl 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 105.69
  • 任务: 名称: 自动语音识别 类型: automatic-speech-recognition 数据集: 名称: 鲁棒语音事件 - 测试数据 类型: speech-recognition-community-v2/eval_data 参数: gl 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 101.95

wav2vec2-large-xls-r-300m-galician

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

• 损失: 0.1525
• 词错误率(WER): 0.1542

模型描述

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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: 7e-05
• 训练批次大小: 32
• 评估批次大小: 32
• 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: 500
• 训练轮数: 20.0
• 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 1.17.1.dev0
• Tokenizers 0.11.0