Whisper Medium French

🚀 法語中型Whisper模型

本模型是基於 openai/whisper-medium 在 common_voice_11_0 數據集上進行微調的版本。它在評估集上取得了以下成果，能夠高效準確地將法語音頻轉錄為文本，為語音識別領域提供了有力支持。

🚀 快速開始

本模型是 openai/whisper-medium 在 common_voice_11_0 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：0.2664
• 未歸一化的字錯率（Wer）：15.8969
• 歸一化後的字錯率（Wer）：11.1406

✨ 主要特性

博客文章

有關此模型的所有信息可在這篇博客文章中查看：Speech-to-Text & IA | Transcreva qualquer áudio para o português com o Whisper (OpenAI)... sem nenhum custo!。

新的最優表現

在 OpenAI Whisper 文章 中，使用 Common Voice 9.0 測試數據集得到的歸一化字錯率為 16.0。

由於此測試數據集與用於評估我們模型（字錯率和歸一化字錯率）的 Common Voice 11.0 測試數據集相似，這意味著 我們的法語中型 Whisper 模型在將法語音頻轉錄為文本方面優於 中型 Whisper 模型。

🔧 技術細節

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
• 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：5000
• 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

本項目採用 Apache-2.0 許可證。