Test

🚀 测试模型

本模型是在无特定数据集上对 facebook/wav2vec2-base-960h 进行微调后的版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.1761
• 词错误率（Wer）：0.2161

🚀 快速开始

本模型是基于特定预训练模型微调而来，可直接用于相关语音处理任务。

📦 安装指南

原文档未提及安装步骤，故跳过此章节。

💻 使用示例

原文档未提供代码示例，故跳过此章节。

📚 详细文档

模型描述

更多信息待补充。

预期用途与限制

更多信息待补充。

训练和评估数据

更多信息待补充。

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
• 学习率调度器预热步数：1000
• 训练轮数：20
• 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 1.13.3
• Tokenizers 0.10.3

🔧 技术细节

原文档未提供足够的技术实现细节（少于50字），故跳过此章节。

📄 许可证

本模型遵循 Apache 2.0 许可证。