基础模型: openai/whisper-medium 数据集:

• AT_ENT 语言:
• 阿拉伯语（突尼斯方言） 库名称: transformers 许可证: apache-2.0 评估指标:
• 词错误率(WER) 标签:
• 训练生成 模型索引:
• 名称: Whisper medium AT 结果:
  • 任务: 类型: 自动语音识别 名称: 自动语音识别 数据集: 名称: AT_ENT 类型: AT_ENT 参数: '配置: 阿拉伯语（突尼斯方言）, 拆分: 测试' 评估指标:
    • 类型: 词错误率 数值: 66.82967723906664 名称: 词错误率

Whisper medium AT 模型

本模型是基于openai/whisper-medium在AT_ENT数据集上微调的版本。 在评估集上取得如下结果：

• 损失值: 1.2100
• 词错误率: 66.8297

模型描述

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使用场景与限制

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训练与评估数据

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训练流程

训练超参数

训练过程中使用以下超参数：

• 学习率: 1e-05
• 训练批次大小: 32
• 评估批次大小: 16
• 随机种子: 42
• 优化器: 采用Adam优化器，参数为betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型: 线性
• 学习率预热步数: 500
• 训练轮次: 4
• 混合精度训练: 原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.45.1
• Pytorch 2.4.1+cu121
• Datasets 3.0.1
• Tokenizers 0.20.0