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• bg 许可证: apache-2.0 标签:
• 自动语音识别
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• 训练生成
• hf-asr排行榜
• mozilla-foundation/common_voice_8_0
• 鲁棒语音事件 数据集:
• mozilla-foundation/common_voice_8_0 模型索引:
• 名称: wav2vec2-large-xls-r-300m-bg-d2 结果:
  • 任务: 名称: 自动语音识别 类型: automatic-speech-recognition 数据集: 名称: Common Voice 8 类型: mozilla-foundation/common_voice_8_0 参数: bg 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 0.28775471338792613
    • 名称: 测试CER 类型: cer 值: 0.06861971204625049
  • 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: bg 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 0.49783147459727384
    • 名称: 测试CER 类型: cer 值: 0.1591062599627158
  • 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: bg 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 51.25

wav2vec2-large-xls-r-300m-bg-d2

该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - BG数据集上微调的版本。 在评估集上取得了以下结果:

• 损失: 0.3421
• WER: 0.2860

评估命令

1. 在mozilla-foundation/common_voice_8_0的测试集上评估

python eval.py --model_id DrishtiSharma/wav2vec2-large-xls-r-300m-bg-d2 --dataset mozilla-foundation/common_voice_8_0 --config bg --split test --log_outputs

2. 在speech-recognition-community-v2/dev_data上评估

python eval.py --model_id DrishtiSharma/wav2vec2-large-xls-r-300m-bg-d2 --dataset speech-recognition-community-v2/dev_data --config bg --split validation --chunk_length_s 10 --stride_length_s 1

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数:

• 学习率: 0.00025
• 训练批次大小: 16
• 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: 32
• 优化器: Adam，参数beta=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型: 线性
• 学习率预热步数: 700
• 训练轮数: 35
• 混合精度训练: Native AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0