语言:

• 泰卢固语 许可证: Apache-2.0 标签:
• 自动语音识别
• OpenSLR_SLR66
• 训练生成
• 鲁棒语音事件
• HF-ASR排行榜 数据集:
• OpenSLR
• SLR66 评估指标:
• 词错误率(WER) 模型索引:
• 名称: xls-r-1B-te 结果:
  • 任务: 类型: 自动语音识别 名称: 语音识别 数据集: 类型: OpenSLR 名称: Open SLR 参数: SLR66 评估指标:
    • 类型: WER 值: 20.624 名称: 测试集WER
    • 类型: CER 值: 3.979 名称: 测试集CER
    • 类型: WER 值: 26.14777618364419 名称: 测试集WER(无语言模型)
    • 类型: CER 值: 4.932543184970369 名称: 测试集CER(无语言模型)

该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b在OPENSLR_SLR66-NA数据集上微调的版本。在评估集上取得如下结果：

• 损失值: 0.3119
• 词错误率: 0.2613

评估指标

模型描述

需补充更多信息

预期用途与限制

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

训练过程中使用以下超参数：

• 学习率: 2e-05
• 训练批大小: 16
• 评估批大小: 4
• 随机种子: 42
• 梯度累积步数: 2
• 总训练批大小: 32
• 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: 2000
• 训练轮数: 150.0
• 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