Ctrlv Wav2vec2 Tokenizer

🚀 ctrlv-wav2vec2-tokenizer

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

• 损失值：0.3967
• 词错误率（Wer）：0.3138

🚀 快速开始

本模型是在已有模型基础上微调而来，可直接用于相关语音处理任务。

📚 详细文档

模型描述

本模型是 facebook/wav2vec2-base 的微调版本，但具体的模型改进和特性还需更多信息来补充。

预期用途与限制

目前关于模型的预期用途和限制的详细信息还需进一步补充。

训练和评估数据

目前关于训练和评估数据的详细信息还需进一步补充。

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：0.0001
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率调度器热身步数：1000
• 训练轮数：30
• 混合精度训练：原生自动混合精度（Native AMP）

训练结果

框架版本

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。