语言:

• 意大利语 许可证: apache-2.0 标签:
• 自动语音识别
• 训练生成
• hf-asr排行榜
• 鲁棒语音事件 数据集:
• 摩斯拉基金会/common_voice_7_0 模型索引:
• 名称: XLS-R-1b - 意大利语版 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: it 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 32.74
    • 名称: 测试CER 类型: cer 值: 7.83
    • 名称: 测试WER (+语言模型) 类型: wer 值: 19.55
    • 名称: 测试CER (+语言模型) 类型: cer 值: 5.59
  • 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: it 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 43.23
    • 名称: 测试CER 类型: cer 值: 13.37
    • 名称: 测试WER (+语言模型) 类型: wer 值: 27.51
    • 名称: 测试CER (+语言模型) 类型: cer 值: 10.69
  • 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: it 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 51.12

wav2vec2-xls-r-1b-italian-robust

本模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b在Common Voice 7和Libri Speech数据集上微调的版本。在评估集上取得以下结果：

• 损失值: 0.2428
• 词错误率(WER): 0.2960

模型描述

（需补充更多信息）

使用范围与限制

（需补充更多信息）

训练与评估数据

（需补充更多信息）

训练流程

训练超参数

训练过程中采用以下超参数：

• 学习率: 5e-05
• 训练批次大小: 32
• 评估批次大小: 16
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam (β1=0.9, β2=0.999, ε=1e-08)
• 学习率调度器类型: 线性
• 学习率预热步数: 500
• 训练轮次: 10.0
• 混合精度训练: 原生AMP

训练结果

（此处保留原始训练过程表格数据，格式不变）

框架版本

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