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wav2vec2-xls-r-300m-phoneme

wav2vec2-xls-r-300m-phoneme

微调后的Facebook语音处理模型

该模型是在Facebook的wav2vec2-xls-r-300m基础上进行微调，专注于语音处理任务，损失函数为0.3327，字符错误率为0.1332。使用了先进的参数优化和混合精度训练技术，适用于多种语音识别和处理场景。

wav2vec2-xls-r-300m语音识别Github开源项目梯度累积Huggingface模型训练训练超参数模型
Hugging Face

项目介绍：wav2vec2-xls-r-300m-phoneme

wav2vec2-xls-r-300m-phoneme是一个在特定数据集（未指明）上微调的模型版本，其基础模型是facebook/wav2vec2-xls-r-300m。这个模型在评估集上取得了损失值0.3327和字符错误率（Cer）0.1332的结果。

模型描述

目前关于这个模型的详细信息尚需补充。这个模型属于语音识别领域的研究成果，能通过分析音频信号来识别并转录声学中的音素。

预期用途及局限性

关于该模型的具体使用场景和可能的局限性信息缺失。这类模型通常用于语音识别应用中，例如实时语音转文字系统，但具体需根据实际情况评估其性能和适用性。

训练和评估数据

有关该模型使用的训练和评估数据的信息尚未提供，这影响了对它性能的全方面理解。理想情况下，了解数据集的规模、来源和多样性可以更好地评估模型的泛化能力。

训练过程

为了训练wav2vec2-xls-r-300m-phoneme模型，使用了一系列特定的超参数：

  • 学习率设为3e-05
  • 训练批次大小（每步）为8
  • 评估批次大小（每步）也为8
  • 随机种子为42以确保可重复性
  • 梯度累积步数为4，导致总训练批次大小为32
  • 优化器选择为Adam，参数betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
  • 学习率调度使用线性调度器，热身步数为2000
  • 总训练步数达到7000步
  • 使用本地AMP（混合精度训练）以提高训练效率

训练结果

模型在训练过程中展示了逐步降低的训练损失，具体如下表所示：

训练损失轮次步数验证损失Cer
3.43241.3210003.36930.9091
2.17512.6520001.13820.2397
1.39863.9730000.48860.1452
1.22855.340000.38420.1351
1.1426.6250000.35050.1349
1.10757.9560000.33230.1317
1.08679.2770000.32650.1315

随着训练过程的推进，模型的损失值显著下降，验证集的性能也显著提升，表明模型在学习能力上的进步。

框架版本

本项目使用了以下框架版本以支持开发：

  • Transformers 4.17.0.dev0
  • PyTorch 1.10.2+cu102
  • Datasets 1.18.2.dev0
  • Tokenizers 0.11.0

在语音识别领域，这些框架为模型的构建、训练和评估提供了核心支持，确保了开发效率和代码的稳定性。

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