wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese-cv7

作者 lgris · 下载 0 · 点赞 0 · 更新 2023-10-31

generated_from_trainer pt robust-speech-event

wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese-cv7

This model is a fine-tuned version of Edresson/wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese 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
0.4779 0.13 100 0.2620 0.2020
0.4505 0.26 200 0.2339 0.1998
0.4285 0.39 300 0.2507 0.2109
0.4148 0.52 400 0.2311 0.2101
0.4072 0.65 500 0.2278 0.1899
0.388 0.78 600 0.2193 0.1898
0.3952 0.91 700 0.2108 0.1901
0.3851 1.04 800 0.2121 0.1788
0.3496 1.17 900 0.2154 0.1776
0.3063 1.3 1000 0.2095 0.1730
0.3376 1.43 1100 0.2129 0.1801
0.3273 1.56 1200 0.2132 0.1776
0.3347 1.69 1300 0.2054 0.1698
0.323 1.82 1400 0.1986 0.1724
0.3079 1.95 1500 0.2005 0.1701
0.3029 2.08 1600 0.2159 0.1644
0.2694 2.21 1700 0.1992 0.1678
0.2733 2.34 1800 0.2032 0.1657
0.269 2.47 1900 0.2056 0.1592
0.2869 2.6 2000 0.2058 0.1616
0.2813 2.73 2100 0.1868 0.1584
0.2616 2.86 2200 0.1841 0.1550
0.2809 2.99 2300 0.1902 0.1577
0.2598 3.12 2400 0.1910 0.1514
0.24 3.25 2500 0.1971 0.1555
0.2481 3.38 2600 0.1853 0.1537
0.2437 3.51 2700 0.1897 0.1496
0.2384 3.64 2800 0.1842 0.1495
0.2405 3.77 2900 0.1884 0.1500
0.2372 3.9 3000 0.1950 0.1548
0.229 4.03 3100 0.1928 0.1477
0.2047 4.16 3200 0.1891 0.1472
0.2102 4.29 3300 0.1930 0.1473
0.199 4.42 3400 0.1914 0.1456
0.2121 4.55 3500 0.1840 0.1437
0.211 4.67 3600 0.1843 0.1403
0.2072 4.8 3700 0.1836 0.1428
0.2224 4.93 3800 0.1747 0.1412
0.1974 5.06 3900 0.1813 0.1416
0.1895 5.19 4000 0.1869 0.1406
0.1763 5.32 4100 0.1830 0.1394
0.2001 5.45 4200 0.1775 0.1394
0.1909 5.58 4300 0.1806 0.1373
0.1812 5.71 4400 0.1784 0.1359
0.1737 5.84 4500 0.1778 0.1353
0.1915 5.97 4600 0.1777 0.1349
0.1921 6.1 4700 0.1784 0.1359
0.1805 6.23 4800 0.1757 0.1348
0.1742 6.36 4900 0.1771 0.1341
0.1709 6.49 5000 0.1777 0.1339

Framework versions