My Awesome Mind Model

🚀 素敵な音声モデル

このモデルは、音声分類タスクに特化したモデルです。facebook/wav2vec2-base を minds14 データセットでファインチューニングしたもので、評価セットで一定の精度を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、音声分類タスクに使用できます。以下のような手順で利用できます。

1. 必要なライブラリをインストールする。
2. モデルをロードする。
3. 音声データを入力して予測を行う。

✨ 主な機能

• 音声分類タスクに対応しています。
• 事前学習モデルをファインチューニングしており、精度が向上しています。

📦 インストール

このモデルを使用するには、以下のライブラリが必要です。

pip install transformers datasets pytorch tokenizers

📚 ドキュメント

モデル概要

このモデルは facebook/wav2vec2-base を minds14 データセットでファインチューニングしたものです。評価セットでの結果は以下の通りです。

• 損失: 2.6610
• 精度: 0.0354

想定用途と制限事項

詳細な情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細な情報は後日追加予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習時に使用し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: 32
• 評価バッチサイズ: 32
• シード: 42
• 勾配累積ステップ数: 4
• 総学習バッチサイズ: 128
• 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の種類: linear
• 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: 10

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.45.1
• Pytorch 2.3.0a0+git3588582
• Datasets 3.0.1
• Tokenizers 0.20.1

📄 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。