Wav2vec2 Base Timit Demo Colab12

🚀 wav2vec2-base-timit-demo-colab12

本模型是 facebook/wav2vec2-base 在 None 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.4831
• 字錯率（Wer）：0.3546

🚀 快速開始

此模型在語音相關任務中表現出色，可用於語音識別等場景，基於微調後的參數能快速適配特定需求。

📚 詳細文檔

模型描述

本模型是對 facebook/wav2vec2-base 進行微調後的版本，但目前更多詳細信息待補充。

預期用途與限制

目前關於該模型的預期用途和限制的詳細信息待補充。

訓練和評估數據

目前關於訓練和評估數據的詳細信息待補充。

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：0.0001
• 訓練批次大小：16
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam，β 值為 (0.9, 0.999)，ε 值為 1e - 08
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器預熱步數：420
• 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 4.11.3
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本模型採用 Apache - 2.0 許可證。