Wav2vec2 Xls R Pa IN A1

🚀 自動語音識別模型

本模型是一個在語音識別領域表現出色的模型，它基於預訓練模型微調而來，能在特定數據集上實現高效準確的語音識別，為語音處理相關應用提供有力支持。

🚀 快速開始

本模型是 facebook/wav2vec2-xls-r-300m 在 MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - PA - IN 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）：1.1508
• 字錯率（Wer）：0.4908

📚 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。

🔧 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）：0.0003
• 訓練批次大小（train_batch_size）：16
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam，其中 betas = (0.9, 0.999)，epsilon = 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）：1500
• 訓練輪數（num_epochs）：100.0
• 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 1.18.2.dev0
• Tokenizers 0.11.0

📄 許可證

本模型使用的許可證為 Apache - 2.0。