🚀 Akashpb13/Central_kurdish_xlsr
本模型是在MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - hu數據集上對facebook/wav2vec2 - xls - r - 300m進行微調後的版本。它在評估集(訓練數據集的10%與無效數據、報告數據、其他數據和開發數據集合並而成)上取得了以下結果:
- 損失:0.348580
- 詞錯誤率(Wer):0.401147
✨ 主要特性
- 基於微調的
facebook/wav2vec2-xls-r-300m
模型,適用於中庫爾德語的自動語音識別任務。
- 在Common Voice 8和Robust Speech Event - Dev Data等數據集上有一定的性能表現。
📚 詳細文檔
模型描述
對"facebook/wav2vec2-xls-r-300m"進行了微調。
預期用途與限制
需要更多信息。
訓練和評估數據
訓練數據:
Common voice Central Kurdish的train.tsv、dev.tsv、invalidated.tsv、reported.tsv和other.tsv。僅考慮那些贊成票多於反對票的點,並且在合併Common voice 7.0中給出的所有數據集後去除了重複項。
訓練過程
為了創建訓練數據集,將所有可能的數據集進行了追加,並採用了90 - 10的分割方式。
訓練超參數
訓練過程中使用了以下超參數:
- 學習率:0.000095637994662983496
- 訓練批次大小:16
- 評估批次大小:16
- 隨機種子:13
- 梯度累積步數:2
- 學習率調度器類型:cosine_with_restarts
- 學習率調度器熱身步數:200
- 訓練輪數:100
- 混合精度訓練:Native AMP
訓練結果
步驟 |
訓練損失 |
驗證損失 |
詞錯誤率(Wer) |
500 |
5.097800 |
2.190326 |
1.001207 |
1000 |
0.797500 |
0.331392 |
0.576819 |
1500 |
0.405100 |
0.262009 |
0.549049 |
2000 |
0.322100 |
0.248178 |
0.479626 |
2500 |
0.264600 |
0.258866 |
0.488983 |
3000 |
0.228300 |
0.261523 |
0.469665 |
3500 |
0.201000 |
0.270135 |
0.451856 |
4000 |
0.180900 |
0.279302 |
0.448536 |
4500 |
0.163800 |
0.280921 |
0.459704 |
5000 |
0.147300 |
0.319249 |
0.471778 |
5500 |
0.137600 |
0.289546 |
0.449140 |
6000 |
0.132000 |
0.311350 |
0.458195 |
6500 |
0.117100 |
0.316726 |
0.432840 |
7000 |
0.109200 |
0.302210 |
0.439481 |
7500 |
0.104900 |
0.325913 |
0.439481 |
8000 |
0.097500 |
0.329446 |
0.431935 |
8500 |
0.088600 |
0.345259 |
0.425898 |
9000 |
0.084900 |
0.342891 |
0.428313 |
9500 |
0.080900 |
0.353081 |
0.424389 |
10000 |
0.075600 |
0.347063 |
0.424992 |
10500 |
0.072800 |
0.330086 |
0.424691 |
11000 |
0.068100 |
0.350658 |
0.421974 |
11500 |
0.064700 |
0.342949 |
0.413522 |
12000 |
0.061500 |
0.341704 |
0.415334 |
12500 |
0.059500 |
0.346279 |
0.411410 |
13000 |
0.057400 |
0.349901 |
0.407184 |
13500 |
0.056400 |
0.347733 |
0.402656 |
14000 |
0.053300 |
0.344899 |
0.405976 |
14500 |
0.052900 |
0.346708 |
0.402656 |
15000 |
0.050600 |
0.344118 |
0.400845 |
15500 |
0.050200 |
0.348396 |
0.402958 |
16000 |
0.049800 |
0.348312 |
0.401751 |
16500 |
0.051900 |
0.348372 |
0.401147 |
17000 |
0.049800 |
0.348580 |
0.401147 |
框架版本
- Transformers 4.16.0.dev0
- Pytorch 1.10.0+cu102
- Datasets 1.18.1
- Tokenizers 0.10.3
評估命令
在mozilla-foundation/common_voice_8_0
數據集的test
分割上進行評估
python eval.py --model_id Akashpb13/Central_kurdish_xlsr --dataset mozilla-foundation/common_voice_8_0 --config ckb --split test
📄 許可證
本項目採用Apache - 2.0許可證。
📦 模型指標
屬性 |
詳情 |
模型類型 |
適用於中庫爾德語的自動語音識別模型 |
訓練數據 |
Common voice Central Kurdish的train.tsv、dev.tsv、invalidated.tsv、reported.tsv和other.tsv(僅考慮贊成票多於反對票的點,去除重複項) |
測試詞錯誤率(Test WER) |
0.36754389884276845(Common Voice 8和Robust Speech Event - Dev Data數據集) |
測試字符錯誤率(Test CER) |
0.07827896768334217(Common Voice 8和Robust Speech Event - Dev Data數據集) |