Central Kurdish Xlsr

🚀 Akashpb13/Central_kurdish_xlsr

このモデルは、MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - huデータセット上で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％と、無効化データ、報告データ、その他のデータ、開発データセットをマージしたもの）では、以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.348580
• 単語誤り率 (Wer): 0.401147

✨ 主な機能

このモデルは自動音声認識タスクに特化しており、中央クルド語の音声を高精度に認識することができます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

"facebook/wav2vec2-xls-r-300m"をファインチューニングしました。

想定される用途と制限

詳細な情報が必要です。

トレーニングと評価データ

トレーニングデータ - Common voice Central Kurdishのtrain.tsv、dev.tsv、invalidated.tsv、reported.tsv、およびother.tsv Common voice 7.0に含ま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の分割を行いました。

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): 0.000095637994662983496
• 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): 200
• 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

フレームワークバージョン

• Transformers 4.16.0.dev0
• Pytorch 1.10.0+cu102
• Datasets 1.18.1
• 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/Central_kurdish_xlsr --dataset mozilla-foundation/common_voice_8_0 --config ckb --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。