Xlsr Kurmanji Kurdish

🚀 Akashpb13/xlsr_kurmanji_kurdish

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](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％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）で以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.292389
• 単語誤り率（Wer）: 0.388585

✨ 主な機能

• このモデルは、自動音声認識（Automatic Speech Recognition）タスクに特化しています。
• クルマンジ・クルド語（Kurdish - Kurmanji）の音声認識に適しています。

📦 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、このセクションを省略します。

💻 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、このセクションを省略します。

📚 詳細ドキュメント

モデルの説明

"facebook/wav2vec2 - xls - r - 300m" をファインチューニングしています。

想定される用途と制限

詳細な情報は必要です。

トレーニングと評価データ

トレーニングデータは、Common voice Kurmanji Kurdishのtrain.tsv、dev.tsv、invalidated.tsv、reported.tsv、およびother.tsvです。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、重複を削除しています。

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、可能なすべての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
• 勾配累積ステップ数（gradient_accumulation_steps）: 16
• 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数（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/xlsr_kurmanji_kurdish --dataset mozilla - foundation/common_voice_8_0 --config kmr --split test

🔧 技術詳細

このドキュメントには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションを省略します。

📄 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。

モデル情報

タグ

• automatic - speech - recognition
• mozilla - foundation/common_voice_8_0
• generated_from_trainer
• kmr
• robust - speech - event
• model_for_talk
• hf - asr - leaderboard

データセット

• mozilla - foundation/common_voice_8_0

モデルインデックス

• 名前: Akashpb13/xlsr_kurmanji_kurdish 結果:
  • タスク: 名前: Automatic Speech Recognition タイプ: automatic - speech - recognition データセット: 名前: Common Voice 8 タイプ: mozilla - foundation/common_voice_8_0 引数: kmr メトリクス:
    • 名前: Test WER タイプ: wer 値: 0.33073206986250464
    • 名前: Test CER タイプ: cer 値: 0.08035244447163924
  • タスク: 名前: Automatic Speech Recognition タイプ: automatic - speech - recognition データセット: 名前: Robust Speech Event - Dev Data タイプ: speech - recognition - community - v2/dev_data 引数: kmr メトリクス:
    • 名前: Test WER タイプ: wer 値: 0.33073206986250464
    • 名前: Test CER タイプ: cer 値: 0.08035244447163924