Wav2vec2 Xls R 300m English

🚀 XLS - R - 300M - 英文

本模型是基於自動語音識別技術，在librispeech_asr數據集上對[facebook/wav2vec2 - xls - r - 300m](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2 - xls - r - 300m)進行微調後的版本，可用於英文語音識別任務，在多個語音識別數據集上進行了評估並取得了一定的指標成績。

📚 詳細文檔

模型描述

該模型是在librispeech_asr數據集上對[facebook/wav2vec2 - xls - r - 300m](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2 - xls - r - 300m)進行微調得到的。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值（Loss）：0.1444
• 詞錯誤率（Wer）：0.1167

預期用途和限制

文檔中未提供該模型預期用途和限制的詳細信息。

訓練和評估數據

文檔中未提供訓練和評估數據的詳細信息。

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：5e - 05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：8
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 梯度累積步數（gradient_accumulation_steps）：4
• 總訓練批次大小（total_train_batch_size）：32
• 優化器（optimizer）：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器熱身步數（lr_scheduler_warmup_steps）：1000
• 訓練輪數（num_epochs）：50
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：Native AMP

訓練結果

框架版本

• Transformers：4.17.0.dev0
• Pytorch：1.10.2 + cu102
• Datasets：1.18.2.dev0
• Tokenizers：0.11.0

📄 許可證

本模型採用Apache - 2.0許可證。

📊 模型指標