license: apache-2.0 tags:

• 训练器生成
• 自动语音识别
• NbAiLab/NPSC
• 鲁棒语音事件
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• 挪威书面语（博克马尔语）
• hf-asr-leaderboard datasets:
• NbAiLab/NPSC language:
• 挪威书面语（博克马尔语） model-index:
• name: wav2vec2-xls-r-1b-npsc-bokmaal results:
  • task: name: 自动语音识别 type: automatic-speech-recognition dataset: name: NPSC type: NbAiLab/NPSC args: 16K_mp3_bokmaal metrics:
    • name: "测试集（博克马尔语）词错误率" type: wer value: 0.07901700231893541
    • name: "测试集（博克马尔语）字错误率" type: cer value: 0.029734583252347752

wav2vec2-xls-r-1b-npsc

本模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-1b在NbAiLab/NPSC (16K_mp3_bokmaal)数据集上微调的版本。在评估集上取得如下结果：

• 损失值：0.1598
• 词错误率(WER)：0.0966

模型描述

（需补充详细信息）

使用范围与限制

（需补充详细信息）

训练与评估数据

（需补充详细信息）

训练流程

训练超参数

训练过程中使用以下超参数：

• 学习率：0.0001
• 训练批大小：16
• 评估批大小：16
• 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
• 训练轮次：15.0
• 混合精度训练：原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.17.0.dev0
• Pytorch 1.10.2+cu113
• Datasets 1.18.3.dev0
• Tokenizers 0.11.0