Wavlm Libri Clean 100h Base Plus

🚀 wavlm-libri-clean-100h-base-plus

このモデルは、LIBRISPEECH_ASR - CLEANデータセットでmicrosoft/wavlm-base-plus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: 0.0819
• 単語誤り率 (Wer): 0.0683

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日追加予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細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): 0.0003
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 4
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 4
• 乱数シード (seed): 42
• 分散学習タイプ (distributed_type): マルチGPU
• デバイス数 (num_devices): 8
• 総学習バッチサイズ (total_train_batch_size): 32
• 総評価バッチサイズ (total_eval_batch_size): 32
• 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タイプ (lr_scheduler_type): 線形
• 学習率スケジューラウォームアップステップ (lr_scheduler_warmup_steps): 500
• エポック数 (num_epochs): 3.0
• 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: 4.15.0.dev0
• Pytorch: 1.9.0+cu111
• Datasets: 1.16.2.dev0
• Tokenizers: 0.10.3