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filipino-wav2vec2-l-xls-r-300m-official

filipino-wav2vec2-l-xls-r-300m-official

基于XLS-R的菲律宾语语音识别模型

这是一个针对菲律宾语的语音识别模型，通过在filipino_voice数据集上微调wav2vec2-xls-r-300m实现。经过30轮训练后，模型在测试集上达到了0.2922的词错误率，可用于菲律宾语音频识别任务。

模型训练开源项目模型Github机器学习Huggingfacewav2vec2语音识别语音数据集
Hugging Face文档

项目概述

filipino-wav2vec2-l-xls-r-300m-official是一个基于facebook的wav2vec2-xls-r-300m模型在filipino_voice数据集上微调的语音识别模型。该项目专注于菲律宾语的语音识别任务,通过深度学习技术提升了菲律宾语语音识别的准确性。

模型性能

在评估集上，该模型展现出了优秀的性能表现：

  • 损失值(Loss)达到0.4672
  • 词错误率(WER)为0.2922，这意味着模型的识别准确度接近71%

训练细节

训练参数配置

模型采用了精心调优的超参数设置：

  • 学习率设定为0.0003
  • 训练批次大小为8，累积梯度步长为2
  • 使用Adam优化器，设置beta参数为(0.9,0.999)
  • 采用线性学习率调度器，预热步数500步
  • 训练持续30个epochs
  • 使用混合精度训练技术

训练过程

训练过程展现出稳定的性能提升：

  • 在初始阶段，模型的训练损失从3.3671快速下降
  • 随着训练的进行，模型性能持续改善
  • 到训练后期，词错误率稳定在0.29左右
  • 整个训练过程经过5600步迭代优化

技术框架

项目基于主流的深度学习框架实现：

  • Transformers 4.11.3
  • PyTorch 1.10.0+cu113
  • Datasets 1.18.3
  • Tokenizers 0.10.3

应用价值

该模型为菲律宾语语音识别提供了一个可靠的解决方案，可以应用于：

  • 语音转文字服务
  • 智能语音助手
  • 自动字幕生成
  • 语音交互系统

这个项目的成功开发为促进菲律宾语言技术的发展做出了重要贡献，也为其他语言的语音识别模型开发提供了有价值的参考。

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