Whisper Medium Ar

🚀 openai/whisper-medium

本模型是 openai/whisper-medium 在特定數據集上的微調版本。它在評估集上取得了如下結果：

• 損失值：0.8488
• 字錯率（Wer）：16.5882

🚀 快速開始

本模型是語音識別領域的重要工具，基於預訓練的 openai/whisper-medium 模型進行微調，能在特定語音數據集上實現更精準的語音識別。

✨ 主要特性

• 微調模型：基於 openai/whisper-medium 進行微調，適配特定語音數據。
• 多數據集評估：在多個數據集上進行評估，如 mozilla-foundation/common_voice_11_0 和 google/fleurs。
• 明確指標：提供損失值和字錯率（Wer）等評估指標。

📚 詳細文檔

模型描述

本模型為 openai/whisper-medium 的微調版本，但具體微調數據集信息未明確給出。

預期用途與限制

文檔未提供相關詳細信息。

訓練和評估數據

文檔未提供相關詳細信息。

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：1e - 05
• 訓練批次大小：32
• 評估批次大小：16
• 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
• 學習率調度器熱身步數：500
• 訓練步數：10000
• 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 4.26.0.dev0
• Pytorch 1.13.0+cu117
• Datasets 2.7.1.dev0
• Tokenizers 0.13.2

📄 許可證

本模型使用的許可證為 apache - 2.0。

📦 數據集與指標