Wav2vec2 Base Timit Demo Google Colab

🚀 wav2vec2-base-timit-demo-google-colab

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。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.5185
• 単語誤り率 (Wer): 0.3370

🚀 クイックスタート

このモデルは、音声関連のタスクに利用できます。評価セットでの損失と単語誤り率の結果を参考に、適用性を判断できます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率 (learning_rate): 0.0001
• 学習バッチサイズ (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 (ベータ=(0.9, 0.999), イプシロン=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): 線形
• 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
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• 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。