许可证：apache-2.0
标签：

• 训练生成
• 自动语音识别
• NbAiLab/NPSC
• 鲁棒语音事件
• false
• nn-NO（新挪威语）
• hf-asr-leaderboard
  数据集：
• NbAiLab/NPSC
  语言：
• nn-NO（新挪威语）
  模型索引：
• 名称：wav2vec2-xlsr-1B-NPSC-NN
  结果：
  • 任务：
    名称：自动语音识别
    类型：automatic-speech-recognition
    数据集：
    名称：NPSC
    类型：NbAiLab/NPSC
    参数：16K_mp3_nynorsk
    指标：
    • 名称：测试集（新挪威语）词错误率（WER）
      类型：wer
      值：0.13347099680871036
    • 名称：测试集（新挪威语）字符错误率（CER）
      类型：cer
      值：0.04537322093454329

wav2vec2-xlsr-1B-NPSC-NN

本模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b在NbAiLab/NPSC的16K_MP3数据集上微调的版本。
在评估集上达到以下效果：

• 损失值：0.4562
• 词错误率（WER）：0.1531

模型描述

（需补充更多信息）

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

训练中使用以下超参数：

• 学习率：6e-05
• 训练批次大小：8
• 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：16
• 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
• 训练轮次：50.0
• 混合精度训练：原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.17.0.dev0
• PyTorch 1.10.1+cu102
• Datasets 1.18.2.dev0
• Tokenizers 0.11.0