Audio Cls Wavlm Libri Clean 100h Base Plus Minds14 Finetune

🚀 audio_cls_wavlm - libri - clean - 100h - base - plus_minds14_finetune

このモデルは、minds14データセット上で[patrickvonplaten/wavlm - libri - clean - 100h - base - plus](https://huggingface.co/patrickvonplaten/wavlm - libri - clean - 100h - base - plus)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: 2.6462
• 正解率: 0.0708

🚀 クイックスタート

このモデルは、minds14データセット上で事前学習済みのモデルをファインチューニングしたもので、音声分類タスクに使用できます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、[patrickvonplaten/wavlm - libri - clean - 100h - base - plus](https://huggingface.co/patrickvonplaten/wavlm - libri - clean - 100h - base - plus)をminds14データセットでファインチューニングしたものです。

想定される用途と制限

詳細情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日追加予定です。

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。

• learning_rate: 3e - 05
• train_batch_size: 64
• eval_batch_size: 64
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 4
• total_train_batch_size: 256
• optimizer: Adam (betas=(0.9, 0.999), epsilon=1e - 08)
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 10

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.29.2
• Pytorch 2.0.1+cu117
• Datasets 2.12.0
• Tokenizers 0.13.3