Daniel Asr

🚀 daniel_asr

このモデルは、facebook/wav2vec2-base を None データセットで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: 0.4565
• 単語誤り率 (Wer): 0.3423

🚀 クイックスタート

このモデルは、音声認識タスクに使用できます。具体的な使用方法については、Hugging Faceのドキュメントを参照してください。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルに関する詳細情報は、今後追加予定です。

想定される用途と制限事項

このモデルの想定される用途と制限事項に関する詳細情報は、今後追加予定です。

学習と評価データ

学習と評価に使用されたデータに関する詳細情報は、今後追加予定です。

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): 0.0001
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 32
• 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数 (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

フレームワークのバージョン

• 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。