Whisper Small Ko

🚀 whisper-small-ko

該模型對Whisper Small在AI hub數據集上進行了微調。由於數據集規模較大，在隨機打亂數據集後，將其分成5份進行訓練。

🚀 快速開始

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✨ 主要特性

• 該模型的特點是一次性對AI hub的大量數據集進行訓練。
• 自動語音識別（ASR）對領域的依賴度非常高，因此即使在一個數據集上進行訓練，在其他數據集上進行測試時，性能也會大幅下降。為了避免這種情況，該模型儘可能多地對數據集進行了一次性訓練。
• 未來，使用適配器處理方言、兒童或老年人的語音，有望獲得更好的性能。

📦 安裝指南

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💻 使用示例

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📚 詳細文檔

訓練結果

數據集

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：1e-05
• 訓練批次大小：32
• 評估批次大小：16
• 梯度累積步數：2
• 熱身比例：0.01
• 訓練輪數：1

🔧 技術細節

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📄 許可證

本模型採用Apache-2.0許可證。