automatic-speech-recognition custom_common_voice.py 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-xlsr-ft-enc-cy

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on the CUSTOM_COMMON_VOICE.PY - CY 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
5.4163 0.34 400 1.0371 0.7924
0.5964 0.68 800 0.3492 0.3699
0.3473 1.01 1200 0.2285 0.2397
0.2526 1.35 1600 0.1932 0.1882
0.2275 1.69 2000 0.1749 0.1742
0.2028 2.03 2400 0.1674 0.1603
0.1624 2.37 2800 0.1548 0.1544
0.1565 2.71 3200 0.1505 0.1444
0.1487 3.04 3600 0.1565 0.1441
0.1298 3.38 4000 0.1472 0.1453
0.1268 3.72 4400 0.1349 0.1328
0.1197 4.06 4800 0.1344 0.1168
0.1081 4.4 5200 0.1344 0.1234
0.1104 4.74 5600 0.1269 0.1184
0.1046 5.07 6000 0.1317 0.1141
0.0925 5.41 6400 0.1321 0.1176
0.0924 5.75 6800 0.1230 0.1068
0.0889 6.09 7200 0.1322 0.1140
0.0808 6.43 7600 0.1174 0.1062
0.0821 6.77 8000 0.1300 0.1133
0.0788 7.1 8400 0.1148 0.0993
0.0711 7.44 8800 0.1157 0.0986
0.0739 7.78 9200 0.1178 0.0979
0.0683 8.12 9600 0.1175 0.0984
0.0651 8.46 10000 0.1085 0.0968
0.0657 8.79 10400 0.1180 0.0975
0.0638 9.13 10800 0.1164 0.1047
0.0598 9.47 11200 0.1182 0.0969
0.0591 9.81 11600 0.1095 0.0907
0.0579 10.15 12000 0.1155 0.0901
0.0551 10.49 12400 0.1083 0.0906
0.0532 10.82 12800 0.1123 0.0874
0.0508 11.16 13200 0.1137 0.0896
0.0506 11.5 13600 0.1115 0.0853
0.0502 11.84 14000 0.1136 0.0942
0.0478 12.18 14400 0.1076 0.0876
0.0464 12.52 14800 0.1095 0.0839
0.0455 12.85 15200 0.1060 0.0823
0.0427 13.19 15600 0.1114 0.0822
0.0427 13.53 16000 0.1086 0.0814
0.0441 13.87 16400 0.1046 0.0837
0.0417 14.21 16800 0.1197 0.0854
0.0401 14.55 17200 0.1133 0.0835
0.0399 14.88 17600 0.1086 0.0796
0.0376 15.22 18000 0.1090 0.0791
0.0378 15.56 18400 0.1084 0.0808
0.0366 15.9 18800 0.1104 0.0790
0.0361 16.24 19200 0.1130 0.0790
0.0337 16.58 19600 0.1044 0.0779
0.0339 16.91 20000 0.1037 0.0753
0.032 17.25 20400 0.1064 0.0765
0.0316 17.59 20800 0.1076 0.0743
0.032 17.93 21200 0.1086 0.0752
0.0294 18.27 21600 0.1066 0.0750
0.029 18.6 22000 0.1110 0.0723
0.03 18.94 22400 0.1061 0.0728
0.0286 19.28 22800 0.1090 0.0705
0.0272 19.62 23200 0.1064 0.0711
0.0275 19.96 23600 0.1055 0.0705
0.0255 20.3 24000 0.1078 0.0707
0.0253 20.63 24400 0.1121 0.0699
0.0249 20.97 24800 0.1060 0.0689
0.0239 21.31 25200 0.1087 0.0688
0.024 21.65 25600 0.1056 0.0693
0.024 21.99 26000 0.1049 0.0685
0.022 22.33 26400 0.1090 0.0666
0.021 22.66 26800 0.1049 0.0650
0.0204 23.0 27200 0.1032 0.0655
0.0205 23.34 27600 0.1145 0.0661
0.0203 23.68 28000 0.1121 0.0650
0.0198 24.02 28400 0.1094 0.0644
0.0191 24.36 28800 0.1063 0.0616
0.0191 24.69 29200 0.1080 0.0618
0.0185 25.03 29600 0.1055 0.0607
0.0179 25.37 30000 0.1080 0.0606
0.0176 25.71 30400 0.1054 0.0596
0.0171 26.05 30800 0.1069 0.0610
0.0162 26.38 31200 0.1096 0.0594
0.0158 26.72 31600 0.1050 0.0585
0.0154 27.06 32000 0.1009 0.0571
0.015 27.4 32400 0.1047 0.0570
0.0144 27.74 32800 0.1035 0.0567
0.0148 28.08 33200 0.1033 0.0569
0.0143 28.41 33600 0.1044 0.0570
0.014 28.75 34000 0.1035 0.0559
0.0133 29.09 34400 0.1050 0.0555
0.013 29.43 34800 0.1053 0.0552
0.0129 29.77 35200 0.1048 0.0550

Framework versions