Whisper Tiny French Cased

🚀 Whisper Tiny French Cased

このモデルは、openai/whisper-tiny を mozilla-foundation/common_voice_11_0 fr 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: 0.6509
• mozilla-foundation/common_voice_11_0 fr のWer: 33.0655
• google/fleurs fr_fr のWer: 36.69
• facebook/voxpopuli fr のWer: 32.71

🚀 クイックスタート

このモデルは音声認識タスクに使用できます。以下の手順で始めることができます。

• まず、必要なライブラリをインストールします。
• 次に、モデルをロードし、データを準備します。
• 最後に、モデルを使用して音声認識を行います。

✨ 主な機能

• フランス語の音声を高精度に認識します。
• 複数のデータセットで訓練されており、汎用性が高いです。

📦 インストール

必要なライブラリをインストールすることで、このモデルを使用できます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、openai/whisper-tiny をベースにしており、mozilla-foundation/common_voice_11_0 fr データセットでファインチューニングされています。

想定される用途と制限

想定される用途はフランス語の音声認識ですが、特定のアクセントや言い回しには対応できない場合があります。

訓練と評価データ

訓練データは mozilla-foundation/common_voice_11_0 fr データセットを使用しています。評価には、google/fleurs fr_fr や facebook/voxpopuli fr などのデータセットを使用しています。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練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: 1e-05
• 訓練バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 16
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ: 500
• 訓練ステップ: 5000
• 混合精度訓練: Native AMP

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.26.0.dev0
• Pytorch 1.11.0+cu102
• Datasets 2.7.1.dev0
• Tokenizers 0.13.2

📄 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。