Wav2vec2 Base Timit Demo Colab0

🚀 wav2vec2-base-timit-demo-colab0

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: 1.0395
• 単語誤り率 (Wer): 0.5635

🚀 クイックスタート

このモデルは、音声認識タスクに使用できます。具体的な使用方法については、Hugging Faceの公式ドキュメントを参照してください。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細な情報は後日提供予定です。

トレーニングと評価データ

詳細な情報は後日提供予定です。

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
• トレーニングバッチサイズ (train_batch_size): 16
• 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): 線形 (linear)
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ数 (lr_scheduler_warmup_steps): 1000
• エポック数 (num_epochs): 50
• 混合精度トレーニング (mixed_precision_training): Native AMP

トレーニング結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3

📄 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。