English注册

oliverguhr/wav2vec2-large-xlsr-53-german-cv9

🤗 Hugging Face 来源automatic-speech-recognitionapache-2.0315M 参数1.3 GBsafetensors✓ 8 个校验和今天更新
一条命令提交

在你的模型文件夹旁边运行它。它会制作种子、将文件与 Hugging Face 比对，然后提交。你只需开始做种，并粘贴你账户中的密钥。它只读取你的文件，绝不修改。如果愿意，可以先阅读脚本。

curl -fsSL https://pirateface.co/package.sh | bash -s -- --repo oliverguhr/wav2vec2-large-xlsr-53-german-cv9 ./model-folder
需要做种者 →

wav2vec2-large-xlsr-53-german-cv9

This model is a fine-tuned version of ./facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on the MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_9_0 - DE dataset.

It achieves the following results on the test set:

  • CER: 2.273015898213336
  • Wer: 9.480663281840769

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0001
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 50.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Eval Wer
0.4129 1.0 3557 0.3015 0.2499
0.2121 2.0 7114 0.1596 0.1567
0.1455 3.0 10671 0.1377 0.1354
0.1436 4.0 14228 0.1301 0.1282
0.1144 5.0 17785 0.1225 0.1245
0.1219 6.0 21342 0.1254 0.1208
0.104 7.0 24899 0.1198 0.1232
0.1016 8.0 28456 0.1149 0.1174
0.1093 9.0 32013 0.1186 0.1186
0.0858 10.0 35570 0.1182 0.1164
0.102 11.0 39127 0.1191 0.1186
0.0834 12.0 42684 0.1161 0.1096
0.0916 13.0 46241 0.1147 0.1107
0.0811 14.0 49798 0.1174 0.1136
0.0814 15.0 53355 0.1132 0.1114
0.0865 16.0 56912 0.1134 0.1097
0.0701 17.0 60469 0.1096 0.1054
0.0891 18.0 64026 0.1110 0.1076
0.071 19.0 67583 0.1141 0.1074
0.0726 20.0 71140 0.1094 0.1093
0.0647 21.0 74697 0.1088 0.1095
0.0643 22.0 78254 0.1105 0.1044
0.0764 23.0 81811 0.1072 0.1042
0.0605 24.0 85368 0.1095 0.1026
0.0722 25.0 88925 0.1144 0.1066
0.0597 26.0 92482 0.1087 0.1022
0.062 27.0 96039 0.1073 0.1027
0.0536 28.0 99596 0.1068 0.1027
0.0616 29.0 103153 0.1097 0.1037
0.0642 30.0 106710 0.1117 0.1020
0.0555 31.0 110267 0.1109 0.0990
0.0632 32.0 113824 0.1104 0.0977
0.0482 33.0 117381 0.1108 0.0958
0.0601 34.0 120938 0.1095 0.0957
0.0508 35.0 124495 0.1079 0.0973
0.0526 36.0 128052 0.1068 0.0967
0.0487 37.0 131609 0.1081 0.0966
0.0495 38.0 135166 0.1099 0.0956
0.0528 39.0 138723 0.1091 0.0923
0.0439 40.0 142280 0.1111 0.0928
0.0467 41.0 145837 0.1131 0.0943
0.0407 42.0 149394 0.1115 0.0944
0.046 43.0 152951 0.1106 0.0935
0.0447 44.0 156508 0.1083 0.0919
0.0434 45.0 160065 0.1093 0.0909
0.0472 46.0 163622 0.1092 0.0921
0.0414 47.0 167179 0.1106 0.0922
0.0501 48.0 170736 0.1094 0.0918
0.0388 49.0 174293 0.1099 0.0918
0.0428 50.0 177850 0.1103 0.0915

Framework versions

  • Transformers 4.19.0.dev0
  • Pytorch 1.11.0+cu113
  • Datasets 2.0.0
  • Tokenizers 0.11.6