Whisper Small Tajik

🚀 Whisper Small Tajik

Whisper Small Tajik 是一個在 Google Fleurs 數據集上對 openai/whisper-small 進行微調後的模型。該模型在自動語音識別任務中表現出色，能有效處理塔吉克語語音識別。

📚 詳細文檔

模型信息

模型索引

• 名稱：Whisper Small Tajik
• 結果：
  • 任務：
    • 名稱：自動語音識別
    • 類型：automatic - speech - recognition
  • 數據集：
    • 名稱：Google Fleurs
    • 類型：google/fleurs
    • 配置：tg_tj
    • 分割：None
    • 參數：'config: tg, split: test'
  • 指標：
    • 名稱：Wer
    • 類型：wer
    • 值：24.260635774157837

模型描述

此模型是 [openai/whisper - small](https://huggingface.co/openai/whisper - small) 在 Google Fleurs 數據集上的微調版本。在評估集上取得了以下結果：

• 損失：0.4141
• 字錯誤率（Wer）：24.2606

訓練和評估數據

更多信息待補充。

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：1e - 05
• 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
• 梯度累積步數（gradient_accumulation_steps）：2
• 總訓練批次大小（total_train_batch_size）：32
• 優化器（optimizer）：使用 adamw_torch，其中 betas = (0.9, 0.999)，epsilon = 1e - 08，無額外優化器參數
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：餘弦（cosine）
• 學習率調度器熱身比例（lr_scheduler_warmup_ratio）：0.1
• 訓練輪數（num_epochs）：10
• 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 4.47.1
• Pytorch 2.5.1 + cu121
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 許可證

本模型使用的許可證為 apache - 2.0。