wav2vec2-libri-train360-colab

GW12/wav2vec2-libri-train360-colab

wav2vec2-libri-train360-colab is a automatic speech recognition model from GW12. Use it when you need speech turned into text. It is set up for transformers. The card lists the license as apache-2.0.

should probably proofread and complete it, then remove this comment. --

Downloads · 30 days

1% of all-time downloads

All-time downloads

539

Public

Repo size

68.4 GB

Likes

Public

Hugging Face

Repo makeup

Click a slice to open those files.

.bin401 MB · 100%

At a glance

Task: Automatic Speech Recognition
Library: transformers
License: apache-2.0
Model type: wav2vec2
Access: Public
Created: Jan 24, 2023
Updated: Jan 31, 2023
SHA: 9de51d71

Model card

From the Hugging Face model README

wav2vec2-libri-train360-colab

This model is a fine-tuned version of GW12/wav2vec2-libri-train100-colab on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1101
Wer: 0.1002

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:

learning_rate: 0.0001
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 1000
num_epochs: 4
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
3.1196	0.02	500	0.2020	0.1494
0.1695	0.04	1000	0.1600	0.1462
0.1726	0.06	1500	0.1996	0.1457
0.1654	0.08	2000	0.1531	0.1448
0.1665	0.1	2500	0.1582	0.1491
0.1555	0.12	3000	0.1566	0.1478
0.1562	0.13	3500	0.1555	0.1501
0.1604	0.15	4000	0.1465	0.1422
0.1522	0.17	4500	0.1423	0.1452
0.1534	0.19	5000	0.1375	0.1431
0.1576	0.21	5500	0.1872	0.1421
0.1543	0.23	6000	0.1547	0.1381
0.1501	0.25	6500	0.1446	0.1381
0.1508	0.27	7000	0.2108	0.1507
0.1479	0.29	7500	0.1495	0.1364
0.1474	0.31	8000	0.1571	0.1406
0.1475	0.33	8500	0.1570	0.1390
0.1453	0.35	9000	0.1547	0.1377
0.1465	0.37	9500	0.1633	0.1336
0.1424	0.38	10000	0.1344	0.1358
0.1417	0.4	10500	0.2518	0.1515
0.1427	0.42	11000	0.1697	0.1409
0.1434	0.44	11500	0.1649	0.1373
0.1384	0.46	12000	0.1743	0.1403
0.1394	0.48	12500	0.1485	0.1407
0.1392	0.5	13000	0.1421	0.1352
2.3614	0.52	13500	0.9494	0.1673
0.1621	0.54	14000	0.4273	0.1539
0.1454	0.56	14500	0.1764	0.1399
0.1453	0.58	15000	0.1750	0.1414
0.1375	0.6	15500	0.1845	0.1410
0.1436	0.62	16000	0.1583	0.1413
0.1405	0.63	16500	0.1893	0.1413
0.139	0.65	17000	0.2281	0.1619
0.1374	0.67	17500	0.1863	0.1413
0.1386	0.69	18000	0.2301	0.1479
0.1435	0.71	18500	0.2349	0.1579
0.1293	0.73	19000	0.1878	0.1461
0.1311	0.75	19500	0.2092	0.1342
0.1357	0.77	20000	0.1788	0.1421
0.1258	0.79	20500	0.1336	0.1302
0.1284	0.81	21000	0.1459	0.1306
0.1452	0.83	21500	0.1316	0.1319
0.1241	0.85	22000	0.1497	0.1285
0.1292	0.87	22500	0.1417	0.1318
0.1255	0.88	23000	0.1262	0.1305
0.1239	0.9	23500	0.1417	0.1302
0.1237	0.92	24000	0.1704	0.1309
0.1231	0.94	24500	0.1466	0.1308
0.1303	0.96	25000	0.2085	0.1392
0.1252	0.98	25500	0.1514	0.1441
0.1244	1.0	26000	0.1353	0.1282
0.1034	1.02	26500	0.1306	0.1279
0.1035	1.04	27000	0.1785	0.1288
0.1063	1.06	27500	0.1742	0.1311
0.1065	1.08	28000	0.1505	0.1269
0.1093	1.1	28500	0.1394	0.1264
0.1115	1.12	29000	0.1490	0.1325
0.1044	1.13	29500	0.5477	0.1736
0.1003	1.15	30000	0.2347	0.1351
0.1049	1.17	30500	0.2001	0.1347
0.1068	1.19	31000	0.1528	0.1255
0.1069	1.21	31500	0.1528	0.1266
0.1042	1.23	32000	0.2272	0.1318
0.1073	1.25	32500	0.5753	0.1869
0.1021	1.27	33000	0.3459	0.1477
0.1023	1.29	33500	0.2412	0.1362
0.0988	1.31	34000	0.2124	0.1319
0.1047	1.33	34500	0.3733	0.1497
0.1078	1.35	35000	0.1553	0.1281
0.0988	1.37	35500	0.1364	0.1239
0.0957	1.38	36000	0.1484	0.1278
0.1038	1.4	36500	0.1723	0.1253
0.1001	1.42	37000	0.3668	0.1648
0.101	1.44	37500	0.2136	0.1339
0.1022	1.46	38000	0.1140	0.1162
0.0989	1.48	38500	0.1628	0.1265
0.0982	1.5	39000	0.2204	0.1376
0.1012	1.52	39500	0.1716	0.1297
0.1067	1.54	40000	0.1362	0.1234
0.1022	1.56	40500	0.1170	0.1178
0.1011	1.58	41000	0.1578	0.1240
0.0845	1.6	41500	0.1659	0.1243
0.0929	1.62	42000	0.1813	0.1310
0.0904	1.63	42500	0.1309	0.1215
0.0885	1.65	43000	0.1964	0.1359
0.0895	1.67	43500	0.1309	0.1179
0.0855	1.69	44000	0.1472	0.1258
0.0876	1.71	44500	0.1189	0.1190
0.0925	1.73	45000	0.1477	0.1209
0.0866	1.75	45500	0.2537	0.1428
0.0938	1.77	46000	0.1406	0.1240
0.0901	1.79	46500	0.1416	0.1201
0.0839	1.81	47000	0.1323	0.1201
0.0866	1.83	47500	0.1176	0.1149
0.0876	1.85	48000	0.1141	0.1139
0.0857	1.87	48500	0.2148	0.1297
0.089	1.88	49000	0.1707	0.1231
0.0861	1.9	49500	0.1457	0.1183
0.0855	1.92	50000	0.4576	0.1654
0.0808	1.94	50500	0.2264	0.1285
0.0859	1.96	51000	0.1630	0.1201
0.0859	1.98	51500	0.1613	0.1165
0.086	2.0	52000	0.1529	0.1196
0.0769	2.02	52500	0.1258	0.1139
0.0783	2.04	53000	0.1105	0.1136
0.0775	2.06	53500	0.1177	0.1128
0.08	2.08	54000	0.1328	0.1156
0.0765	2.1	54500	0.1229	0.1137
0.0791	2.12	55000	0.1218	0.1121
0.0831	2.13	55500	0.1106	0.1135
0.0769	2.15	56000	0.1466	0.1166
0.0761	2.17	56500	0.1177	0.1126
0.0779	2.19	57000	0.1249	0.1120
0.0749	2.21	57500	0.1258	0.1130
0.0746	2.23	58000	0.1268	0.1122
0.074	2.25	58500	0.1141	0.1153
0.0726	2.27	59000	0.1231	0.1107
0.0771	2.29	59500	0.1393	0.1125
0.0776	2.31	60000	0.1224	0.1115
0.0756	2.33	60500	0.1071	0.1085
0.0753	2.35	61000	0.1072	0.1089
0.0698	2.37	61500	0.1129	0.1094
0.0726	2.38	62000	0.1109	0.1106
0.0758	2.4	62500	0.1052	0.1103
0.0743	2.42	63000	0.1079	0.1106
0.0765	2.44	63500	0.1248	0.1108
0.0724	2.46	64000	0.1248	0.1076
0.0659	2.48	64500	0.1099	0.1088
0.0674	2.5	65000	0.1156	0.1098
0.0691	2.52	65500	0.1122	0.1093
0.0677	2.54	66000	0.1228	0.1082
0.0695	2.56	66500	0.1049	0.1066
0.0687	2.58	67000	0.1025	0.1062
0.0682	2.6	67500	0.1080	0.1064
0.0663	2.61	68000	0.1009	0.1058
0.0654	2.63	68500	0.1145	0.1071
0.0641	2.65	69000	0.1178	0.1082
0.0662	2.67	69500	0.1106	0.1084
0.0623	2.69	70000	0.1086	0.1057
0.0692	2.71	70500	0.1048	0.1071
0.0663	2.73	71000	0.1119	0.1069
0.0639	2.75	71500	0.1147	0.1062
0.0597	2.77	72000	0.1121	0.1072
0.0688	2.79	72500	0.1149	0.1060
0.0616	2.81	73000	0.1126	0.1069
0.0633	2.83	73500	0.1302	0.1074
0.0651	2.85	74000	0.1260	0.1066
0.0637	2.86	74500	0.1233	0.1075
0.0641	2.88	75000	0.1199	0.1066
0.0655	2.9	75500	0.1249	0.1075
0.065	2.92	76000	0.1192	0.1061
0.0626	2.94	76500	0.1267	0.1069
0.0622	2.96	77000	0.1289	0.1094
0.0608	2.98	77500	0.1502	0.1096
0.0631	3.0	78000	0.1493	0.1099
0.0535	3.02	78500	0.1220	0.1064
0.0582	3.04	79000	0.1274	0.1077
0.052	3.06	79500	0.1296	0.1072
0.0562	3.08	80000	0.1160	0.1050
0.0533	3.1	80500	0.1066	0.1031
0.0564	3.11	81000	0.1300	0.1078
0.0589	3.13	81500	0.1167	0.1056
0.0582	3.15	82000	0.1129	0.1025
0.0594	3.17	82500	0.1255	0.1054
0.0559	3.19	83000	0.1258	0.1045
0.0535	3.21	83500	0.1150	0.1029
0.0538	3.23	84000	0.1043	0.1017
0.0537	3.25	84500	0.1073	0.1028
0.0534	3.27	85000	0.1011	0.1011
0.0527	3.29	85500	0.0987	0.1010
0.0549	3.31	86000	0.1008	0.1015
0.0516	3.33	86500	0.1031	0.1017
0.0549	3.35	87000	0.1103	0.1028
0.056	3.36	87500	0.0980	0.1008
0.0528	3.38	88000	0.1045	0.1020
0.0555	3.4	88500	0.0979	0.1005
0.0517	3.42	89000	0.0948	0.0992
0.0495	3.44	89500	0.0974	0.1002
0.0496	3.46	90000	0.1035	0.1013
0.0497	3.48	90500	0.1167	0.1035
0.0485	3.5	91000	0.1098	0.1009
0.0465	3.52	91500	0.1168	0.1009
0.05	3.54	92000	0.1088	0.1005
0.0514	3.56	92500	0.1116	0.1000
0.0467	3.58	93000	0.1053	0.0998
0.045	3.6	93500	0.1099	0.1012
0.0507	3.61	94000	0.1186	0.1012
0.0452	3.63	94500	0.1119	0.0998
0.0452	3.65	95000	0.1099	0.1002
0.0452	3.67	95500	0.1228	0.1015
0.0448	3.69	96000	0.1271	0.1025
0.0485	3.71	96500	0.1338	0.1037
0.048	3.73	97000	0.1288	0.1030
0.0476	3.75	97500	0.1183	0.1012
0.0457	3.77	98000	0.1171	0.1007
0.0492	3.79	98500	0.1142	0.1004
0.049	3.81	99000	0.1141	0.1006
0.046	3.83	99500	0.1165	0.1007
0.0444	3.85	100000	0.1173	0.1010
0.0456	3.86	100500	0.1150	0.1004
0.0467	3.88	101000	0.1130	0.1003
0.0465	3.9	101500	0.1137	0.1003
0.0451	3.92	102000	0.1127	0.1004
0.0445	3.94	102500	0.1118	0.1003
0.0453	3.96	103000	0.1112	0.1002
0.0458	3.98	103500	0.1103	0.1002
0.0454	4.0	104000	0.1101	0.1002

Framework versions

Transformers 4.11.3
Pytorch 1.10.0
Datasets 1.13.3
Tokenizers 0.10.3

Task: Automatic Speech Recognition
Library: transformers
Type: wav2vec2
License: apache-2.0
Created: Jan 24, 2023
Updated: Jan 31, 2023