Xls R Spanish Test

🚀 xls-r-spanish-test

このモデルは、自動音声認識を行うためのモデルです。MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - ESデータセットで微調整されており、特定の評価セットで良好な結果を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 をMOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - ESデータセットで微調整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: 0.1461
• 単語誤り率 (Wer): 1.0063

✨ 主な機能

• 自動音声認識タスクに適用可能
• 特定のデータセットでの微調整により、高精度な音声認識が可能

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は今後の追加予定です。

想定される用途と制限

詳細な情報は今後の追加予定です。

学習と評価データ

詳細な情報は今後の追加予定です。

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): 7.5e-05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 8
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• 乱数シード (seed): 42
• 勾配蓄積ステップ (gradient_accumulation_steps): 4
• 総学習バッチサイズ (total_train_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): 2000
• エポック数 (num_epochs): 5.0
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers: 4.17.0.dev0
• Pytorch: 1.10.2+cu102
• Datasets: 1.18.3.dev0
• Tokenizers: 0.11.0

📄 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。