🚀 wav2vec2-2-bart-base

本模型是基于自动语音识别技术，在librispeech_asr - clean数据集上对facebook/wav2vec2-base和bart-base进行微调后的版本。它能够在语音识别任务中提供高效准确的识别结果，为语音相关应用提供有力支持。

🚀 快速开始

若要重新运行此实验，请克隆此目录并执行以下命令：

python create_model.py

接着执行：

./run_librispeech.sh

✨ 主要特性

• 本模型在评估集上取得了以下成果：
  • 损失值（Loss）：0.405
  • 字错率（Wer）：0.0728

📦 安装指南

文档未提供具体安装步骤，暂不展示。

💻 使用示例

文档未提供代码示例，暂不展示。

📚 详细文档

模型描述

更多信息待补充。

预期用途与限制

更多信息待补充。

训练和评估数据

更多信息待补充。

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

训练结果

请查看“训练指标”标签页。

框架版本

• Transformers 4.15.0.dev0
• Pytorch 1.9.0+cu111
• Datasets 1.16.2.dev0
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

文档未提供许可证信息，暂不展示。