Wav2vec2 Base Cynthia Tedlium 2500 V2

🚀 wav2vec2-base-cynthia-tedlium-2500-v2

このモデルは、Noneデータセットでfacebook/wav2vec2-base-960hを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。

• 損失値：0.6425
• 字錯率（Wer）：0.2033

🚀 クイックスタート

このモデルは、音声データの処理に役立ちます。具体的には、音声認識などのタスクに利用できます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、既存のfacebook/wav2vec2-base-960hモデルをNoneデータセットで微調整することで得られました。

訓練と評価データ

データセットに関する詳細は、今後のアップデートで提供される予定です。

訓練プロセス

訓練ハイパーパラメータ

訓練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：0.0001
• 訓練バッチサイズ：16
• 評価バッチサイズ：8
• 乱数シード：42
• 勾配累積ステップ数：2
• 総訓練バッチサイズ：32
• オプティマイザ：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 学習率スケジューラタイプ：線形
• 学習率スケジューラウォームアップステップ数：1000
• 訓練エポック数：50
• 混合精度訓練：ネイティブ自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu113
• 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。