Wav2vec Trained

🚀 wav2vec_trained

このモデルは、facebook/wav2vec2-base をNoneデータセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットで以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.0337
• 単語誤り率 (Wer): 0.1042

🚀 クイックスタート

このモデルは、音声関連のタスクに使用できます。具体的な使用方法については、後述のセクションを参照してください。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルに関する詳細な情報は、今後の更新で提供される予定です。

想定される用途と制限

このモデルの想定される用途と制限に関する詳細な情報は、今後の更新で提供される予定です。

トレーニングと評価データ

トレーニングと評価に使用されたデータに関する詳細な情報は、今後の更新で提供される予定です。

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• 学習率 (learning_rate): 0.0001
• トレーニングバッチサイズ (train_batch_size): 8
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• 乱数シード (seed): 42
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): linear
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ (lr_scheduler_warmup_steps): 1000
• エポック数 (num_epochs): 30
• 混合精度トレーニング (mixed_precision_training): Native AMP

トレーニング結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.17.0
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.12.1

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。