Whisper Uz

🚀 Whisper base uz - Jamshid Ahmadov

本模型是在通用語音數據集上對Whisper Base進行微調後的版本。它在評估集上取得了以下成果：

• 損失值：0.1652
• 字錯率（Wer）：14.0135

🚀 快速開始

本模型是基於Whisper Base在通用語音數據集上微調得到的，可用於相關語音識別任務。

✨ 主要特性

• 基於Whisper Base模型進行微調，在通用語音數據集上進行訓練。
• 在評估集上有明確的損失值和字錯率指標。

📚 詳細文檔

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：1e-05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：8
• 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）：16
• 優化器（optimizer）：使用adamw_torch，β值為(0.9, 0.999)，ε值為1e-08，無額外優化器參數
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器預熱步數（lr_scheduler_warmup_steps）：500
• 訓練步數（training_steps）：2000
• 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 4.50.3
• Pytorch 2.5.1+cu121
• Datasets 3.5.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。