Whisper Large V2 Hausa

🚀 Whisper Large-V2 豪萨语 - Drishti Sharma

本模型是基于 openai/whisper-large-v2 在 Common Voice 11.0 数据集上微调得到的版本。它在评估集上取得了如下成绩，能够有效助力语音识别任务，为豪萨语语音处理提供了有力支持。

🚀 快速开始

本模型是 openai/whisper-large-v2 在 Common Voice 11.0 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：0.5364
• 字错率（Wer）：36.5689

✨ 主要特性

• 微调优化：基于强大的 openai/whisper-large-v2 模型进行微调，更适配豪萨语语音识别任务。
• 评估有效：在评估集上有明确的损失值和字错率指标，可有效衡量模型性能。

📚 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。

🔧 技术细节

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：1e-05
• 训练批次大小：8
• 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：100
• 训练步数：1000
• 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 4.26.0.dev0
• Pytorch 1.13.0+cu116
• Datasets 2.8.1.dev0
• Tokenizers 0.13.2

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。