Whisper Small Uzbek

🚀 Whisper Small Uzbek

このモデルは、Common Voice 17.0データセットでopenai/whisper-smallをファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.3776
• 単語誤り率 (Wer): 35.8660

✨ 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、ウズベク語の音声を高精度に認識することができます。

📦 インストール

このセクションでは、原READMEに具体的なインストール手順が記載されていないため、省略します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルに関する詳細な情報は、今後の更新で提供される予定です。

想定される用途と制限

このモデルの想定される用途と制限に関する詳細な情報は、今後の更新で提供される予定です。

学習と評価データ

学習と評価に使用されたデータに関する詳細な情報は、今後の更新で提供される予定です。

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): 2e-05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 16
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 16
• 乱数シード (seed): 42
• オプティマイザ (optimizer): betas=(0.9,0.999)、epsilon=1e-08のadamw_torchを使用し、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 (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 (lr_scheduler_warmup_steps): 1500
• 学習ステップ数 (training_steps): 5500
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): ネイティブAMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers: 4.47.0
• Pytorch: 2.1.1+cu121
• Datasets: 3.2.0
• Tokenizers: 0.21.0

📄 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。