许可证：apache-2.0
基础模型：openai/whisper-large-v3
标签：

• generated_from_trainer
  数据集：
• common_voice_16_0
  评估指标：
• wer（词错误率）

模型索引：

• 名称：openai/whisper-large-v3
  结果：
  • 任务：
    名称：自动语音识别
    类型：automatic-speech-recognition
    数据集：
    名称：common_voice_16_0
    类型：common_voice_16_0
    配置：mn
    拆分：test
    参数：mn
    评估指标：
    • 名称：词错误率（Wer）
      类型：wer
      值：35.22282608695652

openai/whisper-large-v3

该模型是基于openai/whisper-large-v3在common_voice_16_0数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失：0.4691
• 词错误率（Wer）：35.2228

模型描述

（待补充更多信息）

预期用途与限制

（待补充更多信息）

训练与评估数据

（待补充更多信息）

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：0.0001
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 随机种子：42
• 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：500
• 训练轮次：10.0
• 混合精度训练：原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.38.0.dev0
• PyTorch 2.1.2+cu121
• Datasets 2.16.2.dev0
• Tokenizers 0.15.0