Wav2vec2 Large Xls R 300m Hindi

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這個模型是在MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - HI數據集上對facebook/wav2vec2-xls-r-300m進行微調後的版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失：0.5414
• 詞錯誤率（Wer）：1.0194

✨ 主要特性

• 多標籤信息：涵蓋自動語音識別、生成自訓練器、HF語音識別排行榜等多個標籤。
• 數據集應用：基於MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - HI數據集進行微調。
• 評估指標明確：在評估集上給出了損失、詞錯誤率等評估指標。

📦 安裝指南

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💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，故跳過此章節。

📚 詳細文檔

模型索引

訓練過程

訓練超參數

以下是訓練過程中使用的超參數：

• 學習率（learning_rate）：7.5e - 05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：32
• 評估批次大小（eval_batch_size）：32
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam，β=(0.9, 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）：2000
• 訓練輪數（num_epochs）：100.0
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：Native AMP

訓練結果

框架版本

• Transformers：4.16.0.dev0
• Pytorch：1.10.1 + cu102
• Datasets：1.17.1.dev0
• Tokenizers：0.11.0

🔧 技術細節

文檔中關於模型描述、預期用途與限制、訓練和評估數據部分內容簡略，未達到技術細節最低要求，故跳過此章節。

📄 許可證

本模型使用的許可證為Apache - 2.0。