Wav2vec2 Xls R 300m Demo Colab

🚀 wav2vec2-xls-r-300m-demo-colab

本模型是 facebook/wav2vec2-xls-r-300m 在 common_voice 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果，展示了其在語音相關任務中的性能表現。

🚀 快速開始

本模型可直接在相關語音處理任務中使用，基於微調後的參數能快速適配特定場景。

📚 詳細文檔

評估結果

該模型在評估集上的表現如下：

• 評估損失（eval_loss）：0.9475
• 評估字錯率（eval_wer）：1.0377
• 評估運行時間（eval_runtime）：70.5646
• 每秒評估樣本數（eval_samples_per_second）：25.239
• 每秒評估步數（eval_steps_per_second）：3.16
• 訓練輪數（epoch）：21.05
• 訓練步數（step）：2000

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：0.0003
• 訓練批次大小（train_batch_size）：32
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam，β值為(0.9, 0.999)，ε值為 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）：500
• 訓練輪數（num_epochs）：300
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：原生自動混合精度（Native AMP）

框架版本

• Transformers：4.17.0.dev0
• Pytorch：1.10.2+cu102
• Datasets：1.18.2.dev0
• Tokenizers：0.11.0

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。