Wav2vec Checkpoints

🚀 wav2vec_checkpoints

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: 0.0267
• 正解率: 0.9948

🚀 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。具体的な使用方法は、transformers ライブラリを用いてモデルをロードし、推論を行うことができます。

✨ 主な機能

• 音声データに対する高精度な分類が可能です。
• ファインチューニングにより、特定の音声タスクに最適化できます。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformers ライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、facebook/wav2vec2-base をベースにしています。詳細な情報は、公式のドキュメントを参照してください。

想定される用途と制限

具体的な用途や制限については、今後の更新で詳細を提供する予定です。

学習と評価データ

学習と評価に使用したデータに関する詳細は、今後の更新で提供する予定です。

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: 2e-05
• 学習バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 16
• 乱数シード: 42
• 勾配累積ステップ: 4
• 総学習バッチサイズ: 128
• オプティマイザ: betas=(0.9,0.999) かつ epsilon=1e-08 の adamw_torch を使用。追加のオプティマイザ引数はありません。
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• 学習率スケジューラのウォームアップ比率: 0.1
• エポック数: 5
• 混合精度学習: Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.47.0
• Pytorch 2.5.1+cu121
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 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。