Wav2vec2 Audio Emotion Classification

🚀 wav2vec2-audio-emotion-classification

このモデルは、未知のデータセットで facebook/wav2vec2-base 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: 0.9518
• 正解率: 0.7398

🚀 クイックスタート

このモデルは、音声の感情分類を行うために、facebook/wav2vec2-base をファインチューニングしたものです。評価セットでの損失と正解率が報告されています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報はありません。

想定される用途と制限

詳細な情報はありません。

学習と評価データ

詳細な情報はありません。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率: 3e-05
• 学習バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 32
• シード: 42
• 勾配累積ステップ数: 4
• 総学習バッチサイズ: 128
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: linear
• 学習率スケジューラのウォームアップ比率: 0.1
• エポック数: 6

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.35.0
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.14.6
• Tokenizers 0.14.1

📄 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。