Hausa Xlsr

🚀 Akashpb13/Hausa_xlsr

このモデルは、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統合したもの）で以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.275118
• 単語誤り率 (Wer): 0.329955

🚀 クイックスタート

このモデルは自動音声認識タスクに使用できます。以下のコマンドを使って、特定のデータセットで評価することができます。

python eval.py --model_id Akashpb13/Hausa_xlsr --dataset mozilla-foundation/common_voice_8_0 --config ha --split test

✨ 主な機能

• 自動音声認識: ハウサ語の音声をテキストに変換することができます。
• 高い精度: 評価セットで良好な単語誤り率と文字誤り率を達成しています。

📚 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たモデルです。

想定される用途と制限

詳細な情報はまだ提供されていません。

トレーニングと評価データ

トレーニングデータは、Common voiceのハウサ語の train.tsv、dev.tsv、invalidated.tsv、reported.tsv および other.tsv です。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、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に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

トレーニング中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

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 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3

📄 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。

🔧 技術詳細

モデルの評価結果