whisper-tiny.en

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。

GithubWhisperHuggingface深度学习模型训练数据集语音识别开源项目模型

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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