Wav2vec2 Base Timit Demo Colab1

🚀 wav2vec2-base-timit-demo-colab1

本模型是在None数据集上对facebook/wav2vec2-base进行微调后的版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.7170
• 词错误率（Wer）：0.4784

🚀 快速开始

此模型是基于特定数据集对预训练模型进行微调得到的，可用于语音相关任务的评估和应用。

✨ 主要特性

• 基于facebook/wav2vec2-base模型进行微调，继承了其优秀的语音处理能力。
• 在评估集上有明确的损失值和词错误率指标，可用于衡量模型性能。

📚 详细文档

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：0.0001
• 训练批次大小（train_batch_size）：16
• 评估批次大小（eval_batch_size）：8
• 随机种子（seed）：42
• 优化器（optimizer）：Adam，β值为(0.9, 0.999)，ε值为1e - 08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 学习率调度器热身步数（lr_scheduler_warmup_steps）：1000
• 训练轮数（num_epochs）：60
• 混合精度训练（mixed_precision_training）：原生自动混合精度（Native AMP）

训练结果

框架版本

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

本模型采用Apache - 2.0许可证。