Whisper Medium French

🚀 法语中型Whisper模型

本模型是基于 openai/whisper-medium 在 common_voice_11_0 数据集上进行微调的版本。它在评估集上取得了以下成果，能够高效准确地将法语音频转录为文本，为语音识别领域提供了有力支持。

🚀 快速开始

本模型是 openai/whisper-medium 在 common_voice_11_0 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.2664
• 未归一化的字错率（Wer）：15.8969
• 归一化后的字错率（Wer）：11.1406

✨ 主要特性

博客文章

有关此模型的所有信息可在这篇博客文章中查看：Speech-to-Text & IA | Transcreva qualquer áudio para o português com o Whisper (OpenAI)... sem nenhum custo!。

新的最优表现

在 OpenAI Whisper 文章 中，使用 Common Voice 9.0 测试数据集得到的归一化字错率为 16.0。

由于此测试数据集与用于评估我们模型（字错率和归一化字错率）的 Common Voice 11.0 测试数据集相似，这意味着 我们的法语中型 Whisper 模型在将法语音频转录为文本方面优于 中型 Whisper 模型。

🔧 技术细节

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：1e-05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：16
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率调度器热身步数：500
• 训练步数：5000
• 混合精度训练：原生自动混合精度（Native AMP）

训练结果

框架版本

• Transformers 4.26.0.dev0
• Pytorch 1.13.0+cu117
• Datasets 2.7.1.dev0
• Tokenizers 0.13.2

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。