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. -->

wav2vec2-large-xlsr-mec-ita-coraa-portuguese-all-09

This model is a fine-tuned version of Edresson/wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese 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 Cer
29.5822 1.0 86 3.2519 1.0 1.0
7.4163 2.0 172 2.9510 1.0 1.0
3.0543 3.0 258 2.9271 1.0 1.0
2.9256 4.0 344 2.8872 1.0 1.0
2.8789 5.0 430 2.4985 0.9978 0.9154
2.252 6.0 516 0.8675 0.6029 0.1494
1.0699 7.0 602 0.4857 0.2424 0.0681
1.0699 8.0 688 0.3746 0.1884 0.0568
0.7411 9.0 774 0.3188 0.1704 0.0520
0.5815 10.0 860 0.2876 0.1653 0.0497
0.5181 11.0 946 0.2563 0.1513 0.0467
0.4439 12.0 1032 0.2341 0.1504 0.0448
0.3882 13.0 1118 0.2330 0.1441 0.0457
0.3642 14.0 1204 0.2141 0.1328 0.0417
0.3642 15.0 1290 0.2043 0.1186 0.0384
0.3497 16.0 1376 0.1955 0.1178 0.0380
0.309 17.0 1462 0.1921 0.1145 0.0373
0.291 18.0 1548 0.1869 0.1157 0.0361
0.2904 19.0 1634 0.1778 0.1111 0.0358
0.2961 20.0 1720 0.1739 0.1067 0.0352
0.2796 21.0 1806 0.1736 0.1108 0.0360
0.2796 22.0 1892 0.1685 0.1094 0.0355
0.2666 23.0 1978 0.1707 0.1092 0.0355
0.2404 24.0 2064 0.1724 0.1125 0.0358
0.2284 25.0 2150 0.1677 0.1077 0.0349
0.2254 26.0 2236 0.1650 0.1084 0.0342
0.2071 27.0 2322 0.1621 0.1010 0.0335
0.2107 28.0 2408 0.1613 0.1027 0.0337
0.2107 29.0 2494 0.1646 0.1048 0.0339
0.2133 30.0 2580 0.1639 0.0995 0.0323
0.2032 31.0 2666 0.1624 0.1002 0.0327
0.216 32.0 2752 0.1610 0.1017 0.0328
0.2075 33.0 2838 0.1593 0.0986 0.0319
0.1946 34.0 2924 0.1617 0.0983 0.0316
0.1731 35.0 3010 0.1626 0.0993 0.0320
0.1731 36.0 3096 0.1586 0.0998 0.0324
0.1763 37.0 3182 0.1594 0.0986 0.0318
0.1982 38.0 3268 0.1570 0.0993 0.0319
0.1877 39.0 3354 0.1560 0.0993 0.0316
0.1674 40.0 3440 0.1560 0.0986 0.0318
0.1582 41.0 3526 0.1548 0.0995 0.0314
0.1653 42.0 3612 0.1561 0.0957 0.0308
0.1653 43.0 3698 0.1570 0.0969 0.0311
0.1572 44.0 3784 0.1553 0.0961 0.0310
0.1693 45.0 3870 0.1568 0.0952 0.0308
0.1651 46.0 3956 0.1587 0.1 0.0318
0.1468 47.0 4042 0.1567 0.1012 0.0324
0.1592 48.0 4128 0.1572 0.0976 0.0313
0.1556 49.0 4214 0.1535 0.0949 0.0306
0.1431 50.0 4300 0.1560 0.0978 0.0314
0.1431 51.0 4386 0.1547 0.0937 0.0304
0.1461 52.0 4472 0.1542 0.0969 0.0304
0.1463 53.0 4558 0.1536 0.0954 0.0307
0.1447 54.0 4644 0.1561 0.0925 0.0301
0.1391 55.0 4730 0.1518 0.0933 0.0305
0.1422 56.0 4816 0.1558 0.0978 0.0311
0.1415 57.0 4902 0.1520 0.0945 0.0304
0.1415 58.0 4988 0.1555 0.0978 0.0310
0.1323 59.0 5074 0.1574 0.0933 0.0299
0.1294 60.0 5160 0.1569 0.0942 0.0304
0.1296 61.0 5246 0.1539 0.0945 0.0305
0.1349 62.0 5332 0.1533 0.0896 0.0298
0.1303 63.0 5418 0.1537 0.0906 0.0299
0.1426 64.0 5504 0.1551 0.0884 0.0293
0.1426 65.0 5590 0.1569 0.0923 0.0301
0.1231 66.0 5676 0.1553 0.0882 0.0295
0.1338 67.0 5762 0.1583 0.0889 0.0296
0.1249 68.0 5848 0.1567 0.0913 0.0300
0.1289 69.0 5934 0.1577 0.0933 0.0306
0.1228 70.0 6020 0.1537 0.0916 0.0304
0.1372 71.0 6106 0.1533 0.0930 0.0302
0.1372 72.0 6192 0.1562 0.0920 0.0305
0.1211 73.0 6278 0.1571 0.0906 0.0301
0.1211 74.0 6364 0.1557 0.0916 0.0302
0.1185 75.0 6450 0.1572 0.0889 0.0304

Framework versions