Wav2vec2 Base Libir Zenodo

🚀 wav2vec2-base-libir-zenodo

このモデルは、不明なデータセットで facebook/wav2vec2-base-960h 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: 1.4238
• 単語誤り率 (Wer): 0.4336

✨ 主な機能

このモデルは音声関連のタスクに使用でき、特定のデータセットでのファインチューニングにより、一定の性能を発揮します。

📚 ドキュメント

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 (learning_rate): 1e-05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 2
• 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): linear
• 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
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): Native AMP

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.13.3
• 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。