🚀 音频分类微调模型

该模型是基于superb数据集对facebook/wav2vec2-base进行微调后的版本，在评估集上有特定的损失和准确率表现。

🚀 快速开始

本模型是在superb数据集上对 facebook/wav2vec2-base 进行微调后的版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失：1.1623
• 准确率：0.6578

📚 详细文档

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：3e - 05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：128
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率调度器预热比例：0.1
• 训练轮数：1

训练结果

框架版本

• Transformers 4.29.0.dev0
• Pytorch 2.0.0+cu118
• Datasets 2.11.0
• Tokenizers 0.13.3

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。