generated_from_trainer

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

xlsr-syntesized-turkish-8-hour

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Wer
4.6973 0.26 100 3.0648 1.0
2.1789 0.52 200 0.8048 0.8535
0.4723 0.78 300 0.3334 0.4693
0.3885 1.04 400 0.2105 0.2848
0.2986 1.3 500 0.1913 0.2544
0.2826 1.56 600 0.1811 0.2523
0.2613 1.82 700 0.1681 0.2505
0.2205 2.08 800 0.1530 0.2090
0.185 2.34 900 0.1427 0.2027
0.1947 2.6 1000 0.1471 0.2052
0.2077 2.86 1100 0.1425 0.2268
0.1724 3.12 1200 0.1466 0.2120
0.1674 3.39 1300 0.1420 0.1999
0.1531 3.65 1400 0.1637 0.2203
0.1596 3.91 1500 0.1429 0.1844
0.1322 4.17 1600 0.1228 0.1678
0.1351 4.43 1700 0.1223 0.1752
0.1301 4.69 1800 0.1171 0.1737
0.1264 4.95 1900 0.1237 0.1741
0.1182 5.21 2000 0.1166 0.1643
0.1121 5.47 2100 0.1259 0.1626
0.1152 5.73 2200 0.1222 0.1469
0.1153 5.99 2300 0.1262 0.1514
0.1009 6.25 2400 0.1369 0.1668
0.108 6.51 2500 0.1239 0.1605
0.0893 6.77 2600 0.1309 0.1423
0.1047 7.03 2700 0.1299 0.1520
0.0929 7.29 2800 0.1239 0.1582
0.0874 7.55 2900 0.1252 0.1466
0.0926 7.81 3000 0.1299 0.1459
0.0889 8.07 3100 0.1321 0.1353
0.0832 8.33 3200 0.1269 0.1319
0.0803 8.59 3300 0.1177 0.1308
0.072 8.85 3400 0.1160 0.1321
0.0718 9.11 3500 0.1375 0.1343
0.0727 9.38 3600 0.1504 0.1391
0.0639 9.64 3700 0.1284 0.1246
0.0632 9.9 3800 0.1280 0.1212
0.0633 10.16 3900 0.1278 0.1336
0.0632 10.42 4000 0.1241 0.1320
0.0595 10.68 4100 0.1321 0.1327
0.0625 10.94 4200 0.1318 0.1239
0.0581 11.2 4300 0.1397 0.1210
0.0568 11.46 4400 0.1418 0.1248
0.0576 11.72 4500 0.1242 0.1233
0.0533 11.98 4600 0.1370 0.1246
0.0469 12.24 4700 0.1358 0.1204
0.0512 12.5 4800 0.1386 0.1215
0.0493 12.76 4900 0.1464 0.1204
0.0522 13.02 5000 0.1411 0.1254
0.0512 13.28 5100 0.1478 0.1281
0.0442 13.54 5200 0.1282 0.1218
0.0435 13.8 5300 0.1520 0.1216
0.0404 14.06 5400 0.1428 0.1157
0.0425 14.32 5500 0.1409 0.1149
0.0384 14.58 5600 0.1429 0.1127
0.0366 14.84 5700 0.1398 0.1132
0.0398 15.1 5800 0.1362 0.1171
0.0374 15.36 5900 0.1420 0.1110
0.0342 15.62 6000 0.1403 0.1098
0.038 15.89 6100 0.1400 0.1082
0.0389 16.15 6200 0.1427 0.1100
0.034 16.41 6300 0.1498 0.1077
0.0317 16.67 6400 0.1478 0.1045
0.0321 16.93 6500 0.1463 0.1051
0.0305 17.19 6600 0.1520 0.1060
0.0327 17.45 6700 0.1414 0.1040
0.0302 17.71 6800 0.1539 0.1053
0.0334 17.97 6900 0.1494 0.1041
0.0288 18.23 7000 0.1517 0.1028
0.0274 18.49 7100 0.1522 0.1013
0.026 18.75 7200 0.1573 0.1016
0.03 19.01 7300 0.1531 0.1008
0.0258 19.27 7400 0.1547 0.0996
0.0254 19.53 7500 0.1545 0.1004
0.0242 19.79 7600 0.1542 0.0998

Framework versions