Whisper Large V2 Malayalam

🚀 Whisper Large V2 Malayalam - Drishti Sharma

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如下成果，为语音识别任务提供了更精准的解决方案。

🚀 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（Loss）：0.3510
• 字错率（Wer）：27.4585

✨ 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 Common Voice 11.0 数据集。
• 评估指标优秀：在评估集上损失值低至 0.3510，字错率为 27.4585，展现出良好的性能。

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：1e-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
• 优化器（optimizer）：Adam，其中 betas=(0.9, 0.999)，epsilon=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）：100
• 训练步数（training_steps）：1000
• 混合精度训练（mixed_precision_training）：Native AMP

训练结果

框架版本

• Transformers：4.26.0.dev0
• Pytorch：1.13.0+cu116
• Datasets：2.7.1.dev0
• Tokenizers：0.13.2

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。