语言:

• 格鲁吉亚语 许可证: apache-2.0 标签:
• 自动语音识别
• mozilla-foundation/common_voice_8_0
• 训练生成
• 鲁棒语音事件
• hf-asr排行榜 数据集:
• 公共语音 模型索引:
• 名称: wav2vec2-xls-r-1b-ka 结果:
  • 任务: 类型: 自动语音识别 名称: 语音识别 数据集: 类型: mozilla-foundation/common_voice_8_0 名称: 公共语音 ka 参数: ka 指标:
    • 类型: 词错误率 值: 7.39778066580026 名称: WER LM
    • 类型: 字符错误率 值: 1.1882089427096434 名称: CER LM
  • 任务: 名称: 自动语音识别 类型: 自动语音识别 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: ka 指标:
    • 名称: 测试词错误率 类型: 词错误率 值: 22.61
  • 任务: 名称: 自动语音识别 类型: 自动语音识别 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: ka 指标:
    • 名称: 测试词错误率 类型: 词错误率 值: 21.58

wav2vec2-xls-r-1b-ka

该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b在/WORKSPACE/DATA/KA/NOIZY_STUDENT_2/ - KA数据集上微调的版本。 在评估集上取得了以下结果:

• 损失: 0.1022
• 词错误率: 0.1527
• 字符错误率: 0.0221

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: 7e-05
• 训练批次大小: 16
• 评估批次大小: 64
• 随机种子: 42
• 梯度累积步数: 8
• 总训练批次大小: 128
• 优化器: Adam，参数为betas=(0.9,0.98)和epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型: 余弦
• 学习率预热比例: 0.1
• 训练步数: 4000
• 混合精度训练: 原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.17.0.dev0
• Pytorch 1.10.2
• Datasets 1.18.4.dev0
• Tokenizers 0.11.0