library_name: transformers language:

• 乌兹别克语 license: apache-2.0 base_model: openai/whisper-medium tags:
• 训练生成 datasets:
• mozilla-foundation/common_voice_17_0 metrics:
• 词错误率 model-index:
• name: Whisper Medium 乌兹别克语版 results:
  • task: name: 自动语音识别 type: automatic-speech-recognition dataset: name: Common Voice 17.0 type: mozilla-foundation/common_voice_17_0 config: 乌兹别克语 split: 无 args: 'config: uz, split: test' metrics:
    • name: 词错误率 type: wer value: 38.19985168705969

Whisper Medium 乌兹别克语版

该模型是基于openai/whisper-medium在Common Voice 17.0数据集上微调的版本，在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.4148
• 词错误率：38.1999

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

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：3e-05
• 训练批次大小：64
• 评估批次大小：16
• 随机种子：42
• 优化器：使用OptimizerNames.ADAMW_TORCH，参数为betas=(0.9,0.999)和epsilon=1e-08，无额外优化器参数
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率预热步数：200
• 训练步数：1500

训练结果

框架版本

• Transformers 4.49.0
• Pytorch 2.5.1+cu124
• Datasets 3.3.2
• Tokenizers 0.21.0