Wav2vec2 Base Timit Demo Colab

🚀 wav2vec2-base-timit-demo-colab

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: 0.4229
• 単語誤り率 (Wer): 0.2386

📚 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事項

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): 0.0001
• 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（ベータ=(0.9,0.999)、イプシロン=1e-08）
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): 線形
• 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 1.18.3
• 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。