Wav2vec2 Base Timit Demo Google Colab

🚀 wav2vec2-base-timit-demo-google-colab

該模型是在None數據集上對 facebook/wav2vec2-base 進行微調後的版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.5501
• 詞錯誤率（Wer）：0.3424

🚀 快速開始

此模型是基於特定數據集對基礎模型微調得到，可用於語音相關任務評估，如語音識別等。

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

🔧 技術細節

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：0.0001
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器熱身步數：1000
• 訓練輪數：30
• 混合精度訓練：原生自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.17.0
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。