Central Kurdish Xlsr

🚀 Akashpb13/Central_kurdish_xlsr

本模型是在MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - hu数据集上对facebook/wav2vec2 - xls - r - 300m进行微调后的版本。它在评估集（训练数据集的10%与无效数据、报告数据、其他数据和开发数据集合并而成）上取得了以下结果：

• 损失：0.348580
• 词错误率（Wer）：0.401147

✨ 主要特性

• 基于微调的facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型，适用于中库尔德语的自动语音识别任务。
• 在Common Voice 8和Robust Speech Event - Dev Data等数据集上有一定的性能表现。

📚 详细文档

模型描述

对"facebook/wav2vec2-xls-r-300m"进行了微调。

预期用途与限制

需要更多信息。

训练和评估数据

训练数据： Common voice Central Kurdish的train.tsv、dev.tsv、invalidated.tsv、reported.tsv和other.tsv。仅考虑那些赞成票多于反对票的点，并且在合并Common voice 7.0中给出的所有数据集后去除了重复项。

训练过程

为了创建训练数据集，将所有可能的数据集进行了追加，并采用了90 - 10的分割方式。

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：0.000095637994662983496
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：16
• 随机种子：13
• 梯度累积步数：2
• 学习率调度器类型：cosine_with_restarts
• 学习率调度器热身步数：200
• 训练轮数：100
• 混合精度训练：Native AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.16.0.dev0
• Pytorch 1.10.0+cu102
• Datasets 1.18.1
• Tokenizers 0.10.3

评估命令

在mozilla-foundation/common_voice_8_0数据集的test分割上进行评估

python eval.py --model_id Akashpb13/Central_kurdish_xlsr --dataset mozilla-foundation/common_voice_8_0 --config ckb --split test

📄 许可证

本项目采用Apache - 2.0许可证。

📦 模型指标