🚀 speecht5_finetuned_fleurs_zh_4000
該模型是 microsoft/speecht5_tts 在 fleurs 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了如下結果:
📚 詳細文檔
模型描述
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預期用途與限制
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訓練和評估數據
更多信息待補充。
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:1e-05
- 訓練批次大小:4
- 評估批次大小:2
- 隨機種子:42
- 梯度累積步數:8
- 總訓練批次大小:32
- 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:500
- 訓練步數:4000
訓練結果
訓練損失 |
輪數 |
步數 |
驗證損失 |
0.7366 |
1.09 |
100 |
0.6059 |
0.5892 |
2.19 |
200 |
0.5104 |
0.5436 |
3.28 |
300 |
0.4585 |
0.4848 |
4.38 |
400 |
0.4333 |
0.4733 |
5.47 |
500 |
0.4276 |
0.4534 |
6.57 |
600 |
0.4194 |
0.454 |
7.66 |
700 |
0.4172 |
0.4489 |
8.76 |
800 |
0.4111 |
0.4401 |
9.85 |
900 |
0.4108 |
0.441 |
10.94 |
1000 |
0.4136 |
0.437 |
12.04 |
1100 |
0.4078 |
0.4333 |
13.13 |
1200 |
0.4067 |
0.4328 |
14.23 |
1300 |
0.4002 |
0.4289 |
15.32 |
1400 |
0.4015 |
0.4254 |
16.42 |
1500 |
0.4012 |
0.427 |
17.51 |
1600 |
0.4020 |
0.4273 |
18.6 |
1700 |
0.4008 |
0.4222 |
19.7 |
1800 |
0.3966 |
0.4305 |
20.79 |
1900 |
0.3998 |
0.4198 |
21.89 |
2000 |
0.3954 |
0.4225 |
22.98 |
2100 |
0.3961 |
0.4223 |
24.08 |
2200 |
0.3965 |
0.4201 |
25.17 |
2300 |
0.3922 |
0.4234 |
26.27 |
2400 |
0.3939 |
0.4213 |
27.36 |
2500 |
0.3930 |
0.4182 |
28.45 |
2600 |
0.3934 |
0.4119 |
29.55 |
2700 |
0.3925 |
0.4113 |
30.64 |
2800 |
0.3907 |
0.4131 |
31.74 |
2900 |
0.3907 |
0.4135 |
32.83 |
3000 |
0.3933 |
0.4142 |
33.93 |
3100 |
0.3909 |
0.4144 |
35.02 |
3200 |
0.3919 |
0.414 |
36.11 |
3300 |
0.3919 |
0.418 |
37.21 |
3400 |
0.3899 |
0.4094 |
38.3 |
3500 |
0.3897 |
0.4149 |
39.4 |
3600 |
0.3924 |
0.4105 |
40.49 |
3700 |
0.3905 |
0.413 |
41.59 |
3800 |
0.3895 |
0.4117 |
42.68 |
3900 |
0.3900 |
0.4096 |
43.78 |
4000 |
0.3888 |
框架版本
- Transformers 4.33.0
- Pytorch 2.0.1+cu118
- Datasets 2.14.4
- Tokenizers 0.13.3
📄 許可證
本模型採用 MIT 許可證。
屬性 |
詳情 |
模型類型 |
speecht5_finetuned_fleurs_zh_4000 |
訓練數據 |
fleurs |