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whisper-base-bungoma.en

whisper-base-bungoma.en

基于Whisper的英语语音识别模型优化Azure数据集处理

该语音识别系统通过微调openai/whisper-base.en基础模型，针对Azure数据集进行优化。模型采用了先进的优化算法，经过精细训练后词错误率降至25.28%，实现了稳定的英语语音识别效果。

机器学习GithubHuggingfaceAzure模型训练OpenAI Whisper语音识别开源项目模型
Hugging Face

项目概述

这个项目是基于OpenAI的whisper-base.en模型，针对Azure-dataset数据集进行微调的语音识别模型。该模型被命名为whisper-base-bungoma.en，主要用于英语语音识别任务。

模型性能

在评估数据集上，该模型展现出了不错的性能表现：

  • 最终损失值(Loss)达到了0.0636
  • 词错误率(WER)为25.2804% 这个结果表明模型在语音识别任务中具有较好的实用价值。

训练细节

该模型的训练过程采用了以下关键参数：

  • 学习率设置为1e-05
  • 训练批次大小为16
  • 评估批次大小为8
  • 随机种子设为42
  • 优化器选用Adam，其中beta参数为(0.9,0.999)，epsilon为1e-08
  • 学习率调度采用线性策略
  • 预热步数设置为250步
  • 总训练步数为1000步

训练进展

模型在训练过程中展现出稳定的性能提升：

  • 在250步时，验证损失为0.2390，词错误率为29.3356%
  • 在500步时，验证损失显著下降至0.0774，词错误率改善到21.8292%
  • 在750步时，验证损失为0.0921，词错误率为22.8645%
  • 在训练结束时(1000步)，验证损失达到最优的0.0636，最终词错误率为25.2804%

技术环境

该项目使用了主流的深度学习框架和工具：

  • Transformers 4.39.1
  • Pytorch 2.2.1
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

应用场景

这个模型主要针对英语语音识别任务，可以应用于需要将英语语音转换为文本的各种场景。考虑到其性能表现，特别适合对准确度要求适中的应用场景。

许可说明

该模型采用Apache-2.0许可证发布，这意味着用户可以自由使用、修改和分发该模型，同时需要遵守相应的开源协议要求。

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