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• krishan23/indian_english metrics:
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• name: Whisper印度英语口音模型 results:
  • task: name: 自动语音识别 type: automatic-speech-recognition dataset: name: 印度英语口音数据集 type: krishan23/indian_english args: 'split: train' metrics:
    • name: 词错误率(WER) type: wer value: 4.390847247990106

Whisper印度英语口音模型

本模型是基于openai/whisper-large-v3-turbo在印度英语口音数据集上微调的版本。在评估集上取得以下结果：

• 损失值：0.1700
• 词错误率：4.3908

模型描述

（需补充详细信息）

使用场景与限制

（需补充详细信息）

训练与评估数据

（需补充详细信息）

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：16
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：使用adamw_torch，参数为betas=(0.9,0.999)，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：500
• 总训练步数：5000
• 混合精度训练：原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.48.3
• Pytorch 2.2.0a0+81ea7a4
• Datasets 3.3.0
• Tokenizers 0.21.0