Xls R Hausa 40

🚀 自動音声認識モデル

このモデルは、自動音声認識タスクに特化したモデルです。MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - HAデータセットでfacebook/wav2vec2 - xls - r - 300mをファインチューニングして得られたもので、評価セットで一定の性能を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、自動音声認識タスクに使用できます。以下は評価セットでの結果です。

• 損失: 0.4998
• 単語誤り率 (Wer): 0.5153

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、facebook/wav2vec2 - xls - r - 300mをMOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - HAデータセットでファインチューニングしたものです。

想定される用途と制限

詳細な情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細な情報は後日提供予定です。

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): 9.6e - 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
• 勾配累積ステップ数 (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数 (lr_scheduler_warmup_steps): 2000
• エポック数 (num_epochs): 80.0
• 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+cu113
• Datasets 1.18.4.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。

関連情報

• 言語: ha
• タグ:
  • automatic - speech - recognition
  • mozilla - foundation/common_voice_8_0
  • generated_from_trainer
  • robust - speech - event
  • hf - asr - leaderboard
• データセット: mozilla - foundation/common_voice_8_0
• モデル指標:
  • タスク: 自動音声認識 (Automatic Speech Recognition)
  • データセット: Common Voice 8.0 (mozilla - foundation/common_voice_8_0, args: ha)
  • 評価指標: テスト単語誤り率 (Test WER) = 51.31