Galician Xlsr

🚀 Akashpb13/Galician_xlsr

このモデルは、MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - huデータセットで[facebook/wav2vec2 - xls - r - 300m](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2 - xls - r - 300m)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（トレーニングデータセットの10％を無効データ、報告データ、その他のデータ、および開発データセットと統合したもの）で以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.137096
• 単語誤り率 (Wer): 0.196230

🚀 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。以下の評価コマンドを使用して、特定のデータセットで評価を行うことができます。

✨ 主な機能

• 自動音声認識タスクに対応しています。
• ガリシア語の音声認識に特化したモデルです。

📚 ドキュメント

モデルの概要

"facebook/wav2vec2 - xls - r - 300m"をファインチューニングしたモデルです。

想定される用途と制限

詳細な情報は提供されていません。

トレーニングと評価データ

トレーニングデータは、Common voice Galicianのtrain.tsv、dev.tsv、invalidated.tsv、reported.tsv、およびother.tsvです。Common voice 7.0で提供されるすべてのデータセットを連結した後、アップボートがダウンボートより多いポイントのみを考慮し、重複を削除しました。

トレーニング手順

トレーニングデータセットを作成するために、すべての可能なデータセットを追加し、90 - 10の分割を使用しました。

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング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 (learning_rate): 0.000096
• トレーニングバッチサイズ (train_batch_size): 16
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 16
• シード (seed): 13
• 勾配累積ステップ (gradient_accumulation_steps): 2
• 学習率スケジューラのタイプ (lr_scheduler_type): cosine_with_restarts
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ (lr_scheduler_warmup_steps): 500
• エポック数 (num_epochs): 100
• 混合精度トレーニング (mixed_precision_training): Native AMP

トレーニング結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.16.0.dev0
• Pytorch 1.10.0+cu102
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3

評価コマンド

1. mozilla - foundation/common_voice_8_0のtestスプリットで評価するには

python eval.py --model_id Akashpb13/Galician_xlsr --dataset mozilla - foundation/common_voice_8_0 --config gl --split test

📄 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。

モデル情報