wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy

wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy

基于微调的语音识别模型,提升准确度与适用性

此AI模型基于DewiBrynJones的wav2vec2-xlsr-53-ft-btb-cv-cy微调而成,专注提升自动语音识别精确度。评估词错误率为0.3402,表现出明显改善。使用Adam优化器,学习率为0.0003,训练批次为4。适用于高精度需求的语音识别场景,但因缺乏训练数据和用途的细节说明,适用性需谨慎评估。

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项目介绍:wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy

项目概述

wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy 是一个基于自动语音识别(ASR)技术的项目。该项目对基础模型 DewiBrynJones/wav2vec2-xlsr-53-ft-btb-cv-cy 进行了微调。该项目采用了暂时未知的数据集,并在评估集上取得了一个相对较高的识别精确度,单词错误率(WER)为 0.3402。

本项目的特点是结合了现代化的机器学习和语音识别技术,通过不断调整与优化,力图实现更高效的语音识别能力。

模型描述

当前,关于该模型的详细信息还有待补充。但整体上,该模型的设计旨在通过优化语音识别算法,以更低的错误率实现更高效的语音识别。

预期用途与限制

关于此模型的具体用途以及可能的限制,目前还需要更多的信息。然而,该模型的设计初衷是用于提高自动语音识别的精度,在实际应用中可能会被用于语音助手、实时字幕生成等各类场景。

训练与评估数据

有关用于训练和评估的数据详情还有待进一步披露。训练数据一般对模型的最终表现有显著影响,是模型调试与优化的关键部分。

训练过程

训练超参数

在模型训练过程中,使用了以下超参数:

  • 学习率(learning_rate):0.0003
  • 训练批次大小(train_batch_size):4
  • 评估批次大小(eval_batch_size):64
  • 随机种子(seed):42
  • 优化器(optimizer):Adam,配置参数为 betas=(0.9,0.999),epsilon=1e-08
  • 学习率调度类型(lr_scheduler_type):线性调度
  • 学习率调度预热步数(lr_scheduler_warmup_steps):1000
  • 训练步数(training_steps):10000
  • 混合精度训练(mixed_precision_training):原生 AMP

训练结果

经过一系列的训练与微调,模型的损失(Loss)和单词错误率(WER)逐渐降低,这表明模型的精度在逐步提高。具体的训练结果如下:

训练损失轮次步数验证损失WER
0.52841.072610000inf0.3402

从以上结果可以看出,即使在最终阶段损失仍然很高,但单词错误率(WER)已经下降到0.3402,这显示了良好的识别性能。

框架版本

该项目基于以下软件框架和版本进行开发与训练:

  • Transformers 4.44.0
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 2.21.0
  • Tokenizers 0.19.1

综上所述,wav2vec2-btb-cv-ft-btb-cy 项目是一项重要的语音识别技术进展,通过对现有模型的微调与优化,在不断降低语音识别错误率方面展现出良好的潜力。希望未来继续完善和优化,从而在更多的实际应用场景中发挥其技术优势。

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