Whisper Small For Quran

🚀 Whisper Small For Quran

このモデルは、Quranの音声認識に特化したモデルです。openai/whisper-small をベースに微調整されており、特定のデータセットで学習されています。評価セットでは、損失率とWER（Word Error Rate）が良好な結果を示しています。

📦 インストール

このドキュメントには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションをスキップします。

💻 使用例

このドキュメントには具体的なコード例が記載されていないため、このセクションをスキップします。

📚 ドキュメント

モデル概要

このモデルは、openai/whisper-small をNoneデータセットで微調整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。

• 損失率: 0.0425
• WER: 11.9814

想定用途と制限事項

このドキュメントには想定用途と制限事項に関する詳細情報が記載されていないため、このセクションをスキップします。

学習と評価データ

このドキュメントには学習と評価データに関する詳細情報が記載されていないため、このセクションをスキップします。

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: 1e-05
• 学習バッチサイズ: 35
• 評価バッチサイズ: 8
• シード値: 42
• オプティマイザ: betas=(0.9,0.999) と epsilon=1e-08 の adamw_torch を使用。追加のオプティマイザ引数はありません。
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ: 500
• 学習ステップ数: 4000
• 混合精度学習: Native AMP

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.48.0
• Pytorch 2.5.1+cu124
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

🔧 技術詳細

このドキュメントには技術的な詳細説明が十分に記載されていないため、このセクションをスキップします。

📄 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。