Urdu Audio Emotions

🚀 结果模型

本模型是基于 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 在 None 数据集上进行微调的版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.1638
• 准确率：0.975

🚀 快速开始

此部分文档未提供快速开始的相关内容，若需快速使用该模型，可参考后续训练和评估数据、训练过程等部分内容进行操作。

✨ 主要特性

• 该模型可处理乌尔都语音频，并将其分类到以下类别中：
  • 愤怒
  • 快乐
  • 中立
  • 悲伤

📦 安装指南

文档未提及安装相关内容，若使用该模型，可根据其依赖的框架版本（如 Transformers 4.18.0、Pytorch 1.11.0 等）进行对应安装。

📚 详细文档

训练和评估数据

数据集可在以下链接获取： https://www.kaggle.com/datasets/kingabzpro/urdu-emotion-dataset

训练过程

训练代码可在以下链接获取： https://www.kaggle.com/code/chtalhaanwar/urdu-emotions-hf

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：5e - 05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 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
• 训练轮数：50
• 混合精度训练：Native AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.18.0
• Pytorch 1.11.0
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.12.1

🔧 技术细节

文档未提供更深入的技术细节内容，若需了解模型的具体技术实现，可参考训练代码链接中的代码进行分析。

📄 许可证

本模型使用的许可证为 Apache - 2.0。