Test

🚀 測試模型

本模型是在無特定數據集上對 facebook/wav2vec2-base-960h 進行微調後的版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.1761
• 詞錯誤率（Wer）：0.2161

🚀 快速開始

本模型是基於特定預訓練模型微調而來，可直接用於相關語音處理任務。

📦 安裝指南

原文檔未提及安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

原文檔未提供代碼示例，故跳過此章節。

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

更多信息待補充。

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：0.0001
• 訓練批次大小：32
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器預熱步數：1000
• 訓練輪數：20
• 混合精度訓練：原生自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.13.3
• Tokenizers 0.10.3

🔧 技術細節

原文檔未提供足夠的技術實現細節（少於50字），故跳過此章節。

📄 許可證

本模型遵循 Apache 2.0 許可證。