Xls R Spanish Test

🚀 XLS-R西班牙语测试模型

本模型是基于自动语音识别技术的模型，在MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - ES数据集上微调了facebook/wav2vec2 - large - xlsr - 53模型，在评估集上取得了不错的效果。

🚀 快速开始

本模型是facebook/wav2vec2 - large - xlsr - 53在MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - ES数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.1461
• 词错误率（Wer）：1.0063

✨ 主要特性

本模型适用于自动语音识别任务，可处理西班牙语语音数据。

📚 详细文档

模型描述

本模型基于预训练的facebook/wav2vec2 - large - xlsr - 53，在西班牙语语音数据集上进行了微调，以适应西班牙语的语音识别任务。

预期用途与限制

文档暂未提供相关信息。

训练和评估数据

文档暂未提供相关信息。

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）：7.5e - 05
• 训练批次大小（train_batch_size）：8
• 评估批次大小（eval_batch_size）：8
• 随机种子（seed）：42
• 梯度累积步数（gradient_accumulation_steps）：4
• 总训练批次大小（total_train_batch_size）：32
• 优化器（optimizer）：Adam，β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 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）：2000
• 训练轮数（num_epochs）：5.0
• 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：4.17.0.dev0
• Pytorch：1.10.2 + cu102
• Datasets：1.18.3.dev0
• Tokenizers：0.11.0

📄 许可证

本模型使用Apache - 2.0许可证。

🔧 技术细节

模型指标

任务结果

本模型在不同数据集上的评估结果如下：

• Common Voice 7数据集：
  • 测试词错误率（Test WER）：13.89
  • 测试字符错误率（Test CER）：3.85
• Robust Speech Event - Dev Data数据集：
  • 测试词错误率（Test WER）：37.66
  • 测试字符错误率（Test CER）：15.32
• Robust Speech Event - Test Data数据集：
  • 测试词错误率（Test WER）：41.17
  • 测试字符错误率（Test CER）暂未提及 |