Wav2vec2 Base 960h Timit Demo Colab

🚀 wav2vec2-base-960h-timit-demo-colab

このモデルは、facebook/wav2vec2-base-960h 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: 0.2002
• 単語誤り率 (Wer): 0.2160

🚀 クイックスタート

このセクションでは、モデルの概要と評価結果について説明しています。

📚 ドキュメント

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): 32
• 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
• 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 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu111
• 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。