Xls R 300m Ur Cv7

🚀 自動語音識別模型

本模型是一個基於語音處理的模型，它在特定數據集上進行微調，可用於烏爾都語的自動語音識別任務，在評估集上有一定的性能表現。

🚀 快速開始

此模型是 facebook/wav2vec2-xls-r-300m 在 MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - UR 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（Loss）：1.2924
• 字錯率（Wer）：0.7201

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途和限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

🔧 技術細節

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（learning_rate）：7.5e - 05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：8
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 梯度累積步數（gradient_accumulation_steps）：2
• 總訓練批次大小（total_train_batch_size）：16
• 優化器（optimizer）：Adam，β1 = 0.9，β2 = 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）：100
• 訓練輪數（num_epochs）：200.0
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：原生自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.17.0.dev0
• Pytorch 1.10.2+cu102
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0

📄 許可證

本項目採用 Apache - 2.0 許可證。