🚀 wav2vec2-base-MIR_ST500_ASR_109
このモデルは、/WORKSPACE/DATASETS/DATASETS/MIR_ST500/MIR_ST500.PY - ASRデータセット上でfacebook/wav2vec2-baseを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: 0.6452
- 単語誤り率 (Wer): 0.3732
📚 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: 3e-05
- 学習バッチサイズ: 8
- 評価バッチサイズ: 8
- シード: 42
- 分散タイプ: マルチGPU
- デバイス数: 2
- 総学習バッチサイズ: 16
- 総評価バッチサイズ: 16
- オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
- 学習率スケジューラタイプ: 線形
- 学習率スケジューラウォームアップステップ: 500
- エポック数: 30.0
- 混合精度学習: Native AMP
学習結果
学習損失 |
エポック |
ステップ |
検証損失 |
単語誤り率 (Wer) |
12.5751 |
0.27 |
100 |
6.0291 |
1.0 |
4.343 |
0.53 |
200 |
2.8709 |
1.0 |
4.1911 |
0.8 |
300 |
2.5472 |
1.0 |
2.4535 |
1.06 |
400 |
2.4323 |
1.0 |
2.6157 |
1.33 |
500 |
2.2799 |
1.0 |
2.4839 |
1.6 |
600 |
2.2722 |
1.0 |
2.2787 |
1.86 |
700 |
2.2269 |
1.0 |
2.1981 |
2.13 |
800 |
2.2221 |
1.0 |
2.159 |
2.39 |
900 |
2.1657 |
1.0 |
2.1421 |
2.66 |
1000 |
2.1769 |
1.0 |
2.0841 |
2.93 |
1100 |
2.1688 |
1.0 |
2.0599 |
3.19 |
1200 |
2.1141 |
1.0 |
2.0257 |
3.46 |
1300 |
2.0445 |
1.0 |
1.979 |
3.72 |
1400 |
2.0180 |
1.0 |
1.9366 |
3.99 |
1500 |
1.9419 |
1.0 |
1.8547 |
4.26 |
1600 |
1.8765 |
1.0 |
1.3988 |
4.52 |
1700 |
1.4151 |
0.7999 |
1.1881 |
4.79 |
1800 |
1.1158 |
0.7347 |
0.9557 |
5.05 |
1900 |
1.0095 |
0.6485 |
0.9087 |
5.32 |
2000 |
0.9644 |
0.6848 |
0.8086 |
5.59 |
2100 |
0.8960 |
0.6119 |
0.9106 |
5.85 |
2200 |
0.8892 |
0.5941 |
0.8252 |
6.12 |
2300 |
0.8333 |
0.5756 |
0.8299 |
6.38 |
2400 |
0.8559 |
0.5838 |
0.8021 |
6.65 |
2500 |
0.8201 |
0.5883 |
0.7979 |
6.91 |
2600 |
0.8349 |
0.575 |
0.7223 |
7.18 |
2700 |
0.7883 |
0.5563 |
0.6754 |
7.45 |
2800 |
0.7590 |
0.5393 |
0.6454 |
7.71 |
2900 |
0.7411 |
0.5291 |
0.6228 |
7.98 |
3000 |
0.7464 |
0.5300 |
0.6475 |
8.24 |
3100 |
0.7478 |
0.5295 |
0.6452 |
8.51 |
3200 |
0.7555 |
0.5360 |
0.5636 |
8.78 |
3300 |
0.7369 |
0.5232 |
0.564 |
9.04 |
3400 |
0.7331 |
0.5076 |
0.6173 |
9.31 |
3500 |
0.7199 |
0.5034 |
0.625 |
9.57 |
3600 |
0.7243 |
0.5193 |
0.8122 |
9.84 |
3700 |
0.7436 |
0.5242 |
0.5455 |
10.11 |
3800 |
0.7111 |
0.4920 |
0.7928 |
10.37 |
3900 |
0.7137 |
0.4858 |
0.5446 |
10.64 |
4000 |
0.6874 |
0.4828 |
0.4772 |
10.9 |
4100 |
0.6760 |
0.4801 |
0.6447 |
11.17 |
4200 |
0.6893 |
0.4886 |
0.5818 |
11.44 |
4300 |
0.6789 |
0.4740 |
0.4952 |
11.7 |
4400 |
0.7043 |
0.4811 |
0.5722 |
11.97 |
4500 |
0.6794 |
0.4766 |
0.58 |
12.23 |
4600 |
0.6629 |
0.4580 |
0.5432 |
12.5 |
4700 |
0.6907 |
0.4906 |
0.4786 |
12.77 |
4800 |
0.6925 |
0.4854 |
0.5177 |
13.03 |
4900 |
0.6666 |
0.4532 |
0.5448 |
13.3 |
5000 |
0.6744 |
0.4542 |
0.5732 |
13.56 |
5100 |
0.6930 |
0.4986 |
0.5065 |
13.83 |
5200 |
0.6647 |
0.4351 |
0.4005 |
14.1 |
5300 |
0.6659 |
0.4508 |
0.4256 |
14.36 |
5400 |
0.6682 |
0.4533 |
0.4459 |
14.63 |
5500 |
0.6594 |
0.4326 |
0.4645 |
14.89 |
5600 |
0.6615 |
0.4287 |
0.4275 |
15.16 |
5700 |
0.6423 |
0.4299 |
0.4026 |
15.43 |
5800 |
0.6539 |
0.4217 |
0.3507 |
15.69 |
5900 |
0.6555 |
0.4299 |
0.3998 |
15.96 |
6000 |
0.6526 |
0.4213 |
0.4462 |
16.22 |
6100 |
0.6469 |
0.4230 |
0.4095 |
16.49 |
6200 |
0.6516 |
0.4210 |
0.4452 |
16.76 |
6300 |
0.6373 |
0.4133 |
0.3997 |
17.02 |
6400 |
0.6456 |
0.4211 |
0.3826 |
17.29 |
6500 |
0.6278 |
0.4042 |
0.3867 |
17.55 |
6600 |
0.6459 |
0.4112 |
0.4367 |
17.82 |
6700 |
0.6464 |
0.4131 |
0.3887 |
18.09 |
6800 |
0.6567 |
0.4150 |
0.3481 |
18.35 |
6900 |
0.6548 |
0.4145 |
0.4241 |
18.62 |
7000 |
0.6490 |
0.4123 |
0.3742 |
18.88 |
7100 |
0.6561 |
0.4135 |
0.423 |
19.15 |
7200 |
0.6498 |
0.4051 |
0.3803 |
19.41 |
7300 |
0.6475 |
0.3903 |
0.3084 |
19.68 |
7400 |
0.6403 |
0.4042 |
0.3012 |
19.95 |
7500 |
0.6460 |
0.4004 |
0.3306 |
20.21 |
7600 |
0.6491 |
0.3837 |
0.3612 |
20.48 |
7700 |
0.6752 |
0.3884 |
0.3572 |
20.74 |
7800 |
0.6383 |
0.3793 |
0.3638 |
21.01 |
7900 |
0.6349 |
0.3838 |
0.3658 |
21.28 |
8000 |
0.6544 |
0.3793 |
0.3726 |
21.54 |
8100 |
0.6567 |
0.3756 |
0.3618 |
21.81 |
8200 |
0.6390 |
0.3795 |
0.3212 |
22.07 |
8300 |
0.6359 |
0.3768 |
0.3561 |
22.34 |
8400 |
0.6452 |
0.3732 |
0.3231 |
22.61 |
8500 |
0.6416 |
0.3731 |
0.3764 |
22.87 |
8600 |
0.6428 |
0.3697 |
0.4142 |
23.14 |
8700 |
0.6415 |
0.3665 |
0.2713 |
23.4 |
8800 |
0.6541 |
0.3676 |
0.2277 |
23.67 |
8900 |
0.6492 |
0.3684 |
0.3849 |
23.94 |
9000 |
0.6448 |
0.3651 |
0.266 |
24.2 |
9100 |
0.6602 |
0.3643 |
0.3464 |
24.47 |
9200 |
0.6673 |
0.3607 |
0.2919 |
24.73 |
9300 |
0.6557 |
0.3677 |
0.2878 |
25.0 |
9400 |
0.6377 |
0.3653 |
0.1603 |
25.27 |
9500 |
0.6598 |
0.3700 |
0.2055 |
25.53 |
9600 |
0.6558 |
0.3614 |
0.1508 |
25.8 |
9700 |
0.6543 |
0.3605 |
0.3162 |
26.06 |
9800 |
0.6570 |
0.3576 |
0.2613 |
26.33 |
9900 |
0.6604 |
0.3584 |
0.2244 |
26.6 |
10000 |
0.6618 |
0.3634 |
0.1585 |
26.86 |
10100 |
0.6698 |
0.3634 |
0.2959 |
27.13 |
10200 |
0.6709 |
0.3593 |
0.2778 |
27.39 |
10300 |
0.6638 |
0.3537 |
0.2354 |
27.66 |
10400 |
0.6770 |
0.3585 |
0.2992 |
27.93 |
10500 |
0.6698 |
0.3506 |
0.2664 |
28.19 |
10600 |
0.6725 |
0.3533 |
0.2582 |
28.46 |
10700 |
0.6689 |
0.3542 |
0.2096 |
28.72 |
10800 |
0.6731 |
0.3527 |
0.4169 |
28.99 |
10900 |
0.6691 |
0.3521 |
0.2716 |
29.26 |
11000 |
0.6712 |
0.3517 |
0.2944 |
29.52 |
11100 |
0.6708 |
0.3509 |
0.2737 |
29.79 |
11200 |
0.6699 |
0.3491 |
フレームワークのバージョン
- Transformers 4.18.0
- Pytorch 1.9.1+cu102
- Datasets 2.0.0
- Tokenizers 0.11.6
📄 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。