Whisper Large Sme

🚀 Whisper Large Northern Sámi

このモデルは、openai/whisper-large-v2 をaudiofolderデータセットで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: 0.5559
• Wer: 24.9143

🚀 クイックスタート

このモデルは、オーディオフォルダーデータセットを使用して、openai/whisper-large-v2をファインチューニングしたものです。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、openai/whisper-large-v2 をaudiofolderデータセットでファインチューニングしたものです。評価セットでは、損失が0.5559、Werが24.9143という結果を得ています。

想定される用途と制限

詳細情報は必要です。

学習と評価データ

詳細情報は必要です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• learning_rate: 1e-05
• train_batch_size: 12
• eval_batch_size: 6
• seed: 42
• distributed_type: multi-GPU
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_steps: 500
• training_steps: 60000
• mixed_precision_training: Native AMP

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.26.0.dev0
• Pytorch 1.13.0+cu117
• Datasets 2.7.1.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。