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wav2vec2-xls-r-1b-ca-lm

wav2vec2-xls-r-1b-ca-lm

基于先进技术的加泰罗尼亚语语音识别模型

此模型是在facebook/wav2vec2-xls-r-300m的基础上微调的，专注于加泰罗尼亚语自动语音识别。通过使用Mozilla Common Voice 8.0及其他数据集进行优化训练，该模型在加泰罗尼亚口音识别上展现出高效性能。适用于需要精准语音识别的场景，尽管资源稀缺的方言可能效果较差。模型精度得益于优化后的学习率和批量大小，是语音识别技术发展的重要里程碑。

wav2vec2-xls-r-1b-ca-lmHuggingfaceGithub开源项目模型训练过程模型评估数据集自动语音识别
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项目简介：wav2vec2-xls-r-1b-ca-lm

项目背景

wav2vec2-xls-r-1b-ca-lm是一个自动语音识别模型，致力于识别加泰罗尼亚语。这款模型是在facebook的wav2vec2-xls-r-300m模型基础上进行了微调，主要使用了Mozilla基金会的Common Voice 8.0，加泰罗尼亚语的数据集，以及来自tv3_parla和parlament_parla的数据。

模型描述

此模型为facebook原有的wav2vec2-xls-r-1b模型的微调版本，其通过对现有大规模数据集的微调来提升在加泰罗尼亚语上的性能。

使用目的及局限性

这个模型适用于需要加泰罗尼亚语言识别的任务。但由于数据来源于众包数据集，模型可能受到数据偏差的影响。尤其是在一些加泰罗尼亚语的低资源方言上可能表现不佳。

训练与评估数据

模型训练过程中使用了来自Mozilla基金会和其他来源的多种数据集，并在训练集的测试部分进行了评估。模型评估结果采用了WER（词错误率）和CER（字符错误率）两种指标进行衡量，其在不同数据集测试中的WER和CER值略有不同。

训练过程

训练数据经过了预处理，以去除加泰罗尼亚语字母表之外的字符。数字转化为相应的文字形式是通过一段代码实现的，这段代码由@ccoreilly提供。

训练结果

训练过程及评估结果记录在Tensorboard中，用户可以查看详细的训练记录和训练曲线。

训练超参数

训练中使用了以下超参数：

  • 学习率：2e-05
  • 训练批次大小：8
  • 评估批次大小：8
  • 随机种子：42
  • 梯度累积步数：8
  • 总训练批次大小：64
  • 优化器：Adam，参数为betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
  • 学习率调度器类型：linear
  • 学习率调度器预热步骤数：2000
  • 训练周期：10.0
  • 混合精度训练：原生AMP

框架版本

  • Transformers 4.17.0.dev0
  • Pytorch 1.10.2+cu102
  • Datasets 1.18.3
  • Tokenizers 0.11.0

致谢

特别感谢@ccoreilly和@gullabi为该模型提供的资源和知识支持，使得这个模型的开发成为可能。

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