许可证：apache-2.0
语言：gl
标签：

• generated_from_trainer
• hf-asr-leaderboard
• robust-speech-event
  数据集：
• common_voice
  模型索引：
• 名称：wav2vec2-xls-r-300m-gl-CV8
  结果：
  • 任务：
    名称：语音识别
    类型：automatic-speech-recognition
    数据集：
    名称：Common Voice gl
    类型：common_voice
    参数：gl
    指标：
    • 名称：测试WER
      类型：wer
      值：0.208
  • 任务：
    名称：自动语音识别
    类型：automatic-speech-recognition
    数据集：
    名称：Common Voice 8.0
    类型：mozilla-foundation/common_voice_8_0
    参数：gl
    指标：
    • 名称：测试WER
      类型：wer
      值：22.94
  • 任务：
    名称：自动语音识别
    类型：automatic-speech-recognition
    数据集：
    名称：Robust Speech Event - 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：47.82
  • 任务：
    名称：自动语音识别
    类型：automatic-speech-recognition
    数据集：
    名称：Robust Speech Event - 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：50.8

wav2vec2-xls-r-300m-gl-CV8

该模型是在common_voice数据集上对facebook/wav2vec2-xls-r-300m进行微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失：0.2151
• WER：0.2080

模型描述

需要更多信息

预期用途与限制

需要更多信息

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：0.0001
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：2
• 总训练批次大小：32
• 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：300
• 训练轮数：15
• 混合精度训练：Native AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.1
• Tokenizers 0.10.3