whisper-tiny.en

Whisper微调的英文语音识别模型

这是一个基于Whisper-tiny.en模型开发的轻量级语音识别工具，通过Azure数据集训练优化，主要用于英文语音转文本任务。模型采用线性学习率调度和Adam优化器，经过1000步训练后达到44.34%的词错误率。项目采用开源Apache 2.0许可，基于主流深度学习框架开发，便于开发者集成使用。

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Hugging Face

项目概述

whisper-tiny.en是一个基于OpenAI Whisper模型的微调版本，专门用于语音识别任务。该项目在Azure-dataset数据集上进行了训练，旨在提供更好的英语语音识别能力。

技术细节

基础模型

该项目是在openai/whisper-tiny.en的基础上开发的，继承了原始Whisper模型的核心功能，并通过微调进行了优化。

性能指标

在评估集上，该模型展现出了以下性能：

损失值(Loss)：0.0680
词错误率(WER)：44.3486%

训练过程

训练参数

模型采用了精心调优的超参数配置：

学习率：1e-05
训练批次大小：16
评估批次大小：8
随机种子：42
优化器：Adam（beta参数为0.9和0.999，epsilon为1e-08）
学习率调度器：线性调度
预热步数：250步
总训练步数：1000步

训练效果

训练过程展示了显著的进展：

初始阶段（250步）：验证损失为0.6131，词错误率为26.66%
中期阶段（500步）：验证损失降至0.0882，词错误率为43.05%
后期阶段（750步）：验证损失进一步降至0.0723，词错误率为43.66%
最终阶段（1000步）：验证损失达到0.0680，词错误率为44.35%

技术环境

该项目使用了最新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

该模型主要适用于英语语音识别场景，可以应用于：

语音转文字服务
音频内容分析
语音助手系统
会议记录转写

开发说明

项目采用Apache-2.0许可证，支持英语语言处理，并且可以在相关的语音识别任务中进行进一步的优化和改进。作为一个开源项目，它为开发者提供了良好的起点，可以基于此进行更深入的开发和定制化需求实现。

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