Wav2vec2 Large Xls R 1b Nl Lm

🚀 wav2vec2-large-xls-r-1b-nl-lm

本模型是一個用於自動語音識別的模型，它基於wav2vec2-large-xls-r-1b-nl-lm在Common Voice 8數據集上進行微調，能有效提升語音識別效果。

🚀 快速開始

本模型是 wav2vec2-large-xls-r-1b-nl-lm 在Common Voice 8數據集上的微調版本。它在測試集上取得了以下結果：

• 損失率（Loss）：0.1479
• 詞錯誤率（Wer）：0.1156

請注意，上述測試結果來自沒有語言模型（LM）的原始模型，該模型可在 https://huggingface.co/RuudVelo/wav2vec2-large-xls-r-1b-nl 找到。帶有語言模型的結果可在本模型卡片右側找到。

✨ 主要特性

• 基於wav2vec2-large-xls-r-1b-nl-lm進行微調，在Common Voice 8數據集上表現出色。
• 使用KenLM 5-gram對模型RuudVelo/wav2vec2-large-xls-r-1b-nl進行了改進。

📚 詳細文檔

模型描述

模型RuudVelo/wav2vec2-large-xls-r-1b-nl已使用KenLM 5-gram進行了改進。

預期用途與限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

本模型使用了Common Voice 8荷蘭語（nl）數據集進行訓練。

訓練過程

訓練超參數

參數可在 https://huggingface.co/RuudVelo/wav2vec2-large-xls-r-1b-nl 的run.sh文件中找到。

框架版本

• Transformers 4.16.0.dev0
• Pytorch 1.10.1+cu102
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0

📄 許可證

本模型使用Apache-2.0許可證。

🔍 模型指標

不同數據集上的評估結果

Common Voice 8

• 測試詞錯誤率（Test WER）：9.73
• 測試字符錯誤率（Test CER）：2.89

Robust Speech Event - Dev Data

• 測試詞錯誤率（Test WER）：27.27
• 測試字符錯誤率（Test CER）：13.23

Robust Speech Event - Test Data

• 測試詞錯誤率（Test WER）：27.67
• 測試字符錯誤率（Test CER）：13.23