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-xls-r-300m-guarani-small-wb

This model is a fine-tuned version of glob-asr/wav2vec2-large-xls-r-300m-guarani-small on the common_voice 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
0.1818 0.32 10 0.1196 0.2146 0.0305
0.2953 0.65 20 0.1801 0.3090 0.0426
0.2941 0.97 30 0.1935 0.3090 0.0420
0.2786 1.29 40 0.1899 0.3305 0.0483
0.2665 1.61 50 0.1716 0.3176 0.0454
0.2752 1.94 60 0.1895 0.3948 0.0564
0.2482 2.26 70 0.1753 0.3176 0.0449
0.2486 2.58 80 0.1501 0.2747 0.0403
0.2878 2.9 90 0.1890 0.3348 0.0529
0.2539 3.23 100 0.2076 0.4635 0.0610
0.2069 3.55 110 0.1711 0.3476 0.0466
0.2262 3.87 120 0.1839 0.3605 0.0500
0.2032 4.19 130 0.1724 0.3391 0.0489
0.1997 4.52 140 0.1498 0.2704 0.0414
0.2216 4.84 150 0.1531 0.3047 0.0472
0.2294 5.16 160 0.1882 0.3176 0.0500
0.2305 5.48 170 0.1799 0.3176 0.0483
0.2052 5.81 180 0.1645 0.3262 0.0477
0.2192 6.13 190 0.1439 0.2060 0.0339
0.1844 6.45 200 0.1557 0.2918 0.0403
0.1803 6.77 210 0.1664 0.3004 0.0426
0.1831 7.1 220 0.1780 0.3176 0.0477
0.1618 7.42 230 0.1671 0.2661 0.0437
0.1528 7.74 240 0.2108 0.3176 0.0506
0.1335 8.06 250 0.1677 0.2575 0.0408
0.1736 8.39 260 0.1581 0.3004 0.0460
0.1607 8.71 270 0.1529 0.3047 0.0403
0.1451 9.03 280 0.1666 0.2747 0.0408
0.1534 9.35 290 0.1722 0.2833 0.0437
0.1567 9.68 300 0.1747 0.2918 0.0397
0.1356 10.0 310 0.1659 0.2961 0.0443
0.1248 10.32 320 0.1752 0.3348 0.0449
0.149 10.65 330 0.1792 0.3348 0.0449
0.1471 10.97 340 0.1843 0.3391 0.0460
0.1564 11.29 350 0.2015 0.3433 0.0460
0.1597 11.61 360 0.1798 0.2618 0.0380
0.161 11.94 370 0.1716 0.2747 0.0374
0.1481 12.26 380 0.1776 0.2747 0.0397
0.1168 12.58 390 0.1900 0.2961 0.0454
0.1173 12.9 400 0.1987 0.3090 0.0454
0.1245 13.23 410 0.1710 0.2918 0.0408
0.1118 13.55 420 0.1808 0.3047 0.0431
0.1111 13.87 430 0.1893 0.2747 0.0403
0.1041 14.19 440 0.1876 0.2918 0.0431
0.1152 14.52 450 0.1800 0.2790 0.0408
0.107 14.84 460 0.1717 0.2747 0.0385
0.1139 15.16 470 0.1652 0.2704 0.0391
0.0922 15.48 480 0.1659 0.2618 0.0391
0.101 15.81 490 0.1610 0.2489 0.0362
0.0835 16.13 500 0.1584 0.2403 0.0362
0.1251 16.45 510 0.1601 0.2575 0.0380
0.0888 16.77 520 0.1632 0.2661 0.0380
0.0968 17.1 530 0.1674 0.2661 0.0385
0.1105 17.42 540 0.1629 0.2833 0.0391
0.0914 17.74 550 0.1623 0.3090 0.0408
0.0843 18.06 560 0.1611 0.3004 0.0408
0.0861 18.39 570 0.1583 0.2661 0.0385
0.0861 18.71 580 0.1579 0.2618 0.0385
0.0678 19.03 590 0.1585 0.2661 0.0374
0.0934 19.35 600 0.1613 0.2489 0.0368
0.0976 19.68 610 0.1617 0.2446 0.0368
0.0799 20.0 620 0.1622 0.2446 0.0368

Framework versions