ml-superb2-mms-ctc-baseline-refined

ESPnet2 ASR model

shun3232/ml-superb2-mms-ctc-baseline-refined

This model was trained by Shunsuke Mitsumori using ml_superb2 recipe in espnet.

Demo: How to use in ESPnet2

Follow the ESPnet installation instructions if you haven't done that already.

cd espnet
git checkout e3b628d041733d5155f2d04d1acc76ff1faa8596
pip install -e .
cd egs2/ml_superb2/asr1
./run.sh --skip_data_prep false --skip_train true --download_model shun3232/ml-superb2-mms-ctc-baseline-refined

<!-- Generated by scripts/utils/show_asr_result.sh -->

RESULTS

Environments

• date: Wed Jul 8 02:35:07 UTC 2026
• python version: 3.10.14 (tags/v3.10.14-25-ge98930d7387-dirty:e98930d7387, May 24 2024, 23:30:09) [GCC 13.2.0]
• espnet2 version: espnet2 202604
• pytorch version: pytorch 2.9.1+cu126
• Git hash: e3b628d041733d5155f2d04d1acc76ff1faa8596
  • Commit date: Mon Jun 29 01:45:48 2026 +0900

exp/asr_mms_baseline_refined_b8a4_i20k_gpu1

WER

CER

TER

exp/asr_mms_baseline_refined_b8a4_i20k_gpu1/decode_asr_asr_model_valid.loss.ave_2best

WER

CER

TER

ASR config

<details><summary>expand</summary>

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- Α
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- ल
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- の
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- ב
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- Ხ
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- ദ
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- ุ
- ទ
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- ላ
- ঁ
- ൻ
- ס
- Ĩ
- ശ
- ذ
- ລ
- ખ
- ށ
- Ώ
- ଶ
- ৱ
- ِ
- ބ
- ୀ
- ช
- ສ
- ੰ
- Є
- ከ
- ડ
- ็
- ീ
- ଯ
- ප
- ڵ
- ਆ
- ដ
- Ů
- Ṣ
- 人
- ठ
- ෙ
- ਪ
- ල
- ഗ
- ግ
- એ
- យ
- ባ
- ધ
- ೂ
- ບ
- ේ
- ሚ
- ആ
- ଳ
- ோ
- ำ
- ์
- ೊ
- ብ
- ድ
- ফ
- ڭ
- ੈ
- Ქ
- Ţ
- ચ
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- ំ
- Զ
- ិ
- こ
- ധ
- Ғ
- Խ
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- எ
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- ራ
- ଚ
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- ុ
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- ረ
- ព
- ଭ
- ሰ
- Û
- Ӱ
- ଷ
- ើ
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- «
- బ
- Ź
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- జ
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- ُ
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- ଧ
- 다
- ຍ
- ט
- េ
- 是
- घ
- Ზ
- ወ
- ഹ
- ೀ
- ಚ
- ົ
- ଙ
- ਚ
- ଁ
- あ
- ಶ
- Þ
- វ
- ۈ
- ੁ
- ಷ
- ែ
- ແ
- ث
- 在
- ޮ
- ँ
- Წ
- ី
- ታ
- ொ
- 이
- ຫ
- Ფ
- Ջ
- ଛ
- ਅ
- හ
- っ
- Ɣ
- Ị
- ට
- Չ
- 有
- ഇ
- ޭ
- ီ
- ច
- Პ
- ભ
- ূ
- ബ
- ழ
- '[heb]'
- ங
- ڑ
- ክ
- ቸ
- 我
- ഞ
- ઓ
- Қ
- ળ
- ଉ
- ಣ
- ూ
- झ
- អ
- ਬ
- ؟
- ঠ
- '[mkd]'
- 는
- ග
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- '[ast]'
- គ
- Ũ
- り
- ປ
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- ء
- য়
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- ై
- ً
- ー
- Ņ
- ٘
- ら
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- ಜ
- ظ
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- 大
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- ጥ
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- ถ
- צ
- ຂ
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- Ҥ
- ਣ
- ូ
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- ជ
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- ໃ
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- ଖ
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- '[pan]'
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- く
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- ّ
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- '[tgk]'
- ફ
- ಧ
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- ဆ
- Ձ
- Æ
- ሪ
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- ผ
- බ
- ህ
- 係
- 以
- ഴ
- ຈ
- ጠ
- ז
- ໄ
- ூ
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- Ļ
- ॉ
- ኢ
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- ພ
- '[mya]'
- ಥ
- ृ
- ீ
- ٿ
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- 行
- '[sna]'
- ڳ
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- ಆ
- ሆ
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- ူ
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- Փ
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- ထ
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- ौ
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- ޓ
- ஆ
- ዮ
- 可
- ਉ
- హ
- 하
- ఆ
- ढ
- さ
- ઈ
- 多
- ۋ
- ො
- ፍ
- 上
- ٻ
- ී
- 地
- Ժ
- ਈ
- Ň
- ಭ
- 生
- 你
- 의
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- ഥ
- '[som]'
- 니
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- ਡ
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- ሮ
- ጋ
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- ฉ
- Ƙ
- ঞ
- 到
- '[fil]'
- 国
- ޅ
- 個
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- '[kam]'
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- ګ
- Ძ
- 年
- 로
- 嘅
- 은
- '[oci]'
- ঙ
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- ۾
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- ޖ
- ઉ
- 出
- ス
- 지
- ሁ
- ޔ
- 用
- 和
- එ
- ੍
- ޯ
- ઇ
- 为
- 日
- ភ
- ຳ
- ູ
- 得
- ټ
- ሩ
- Ҭ
- ”
- Ɗ
- Ṭ
- 了
- ផ
- 同
- ൈ
- Đ
- 고
- ځ
- ዲ
- ޫ
- よ
- ጣ
- 成
- ธ
- ኛ
- ፈ
- 好
- そ
- ಒ
- 分
- Њ
- 个
- 都
- け
- Ḍ
- ខ
- ຼ
- ሊ
- Ğ
- ഫ
- 物
- 学
- 仔
- ថ
- ዘ
- Օ
- Җ
- だ
- Ჩ
- ធ
- ษ
- ຸ
- 方
- థ
- ጵ
- ۽
- ණ
- 能
- '[ibo]'
- 作
- 就
- ภ
- ಉ
- ਫ
- ڏ
- ቱ
- 部
- ୱ
- ៉
- ళ
- Ï
- ڄ
- ఈ
- ル
- ຖ
- ॅ
- ញ
- ْ
- 斯
- ଘ
- 서
- 기
- Ӯ
- Ҩ
- 時
- ଫ
- 사
- Ҟ
- ऊ
- 있
- ਧ
- ቃ
- ዊ
- Ď
- ओ
- 한
- 世
- ญ
- ډ
- Ű
- ఒ
- ఎ
- え
- ڊ
- Ḥ
- 前
- ሎ
- ឹ
- イ
- ೈ
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- ဘ
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- 率
- 两
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    output_size: 80
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encoder_conf:
    output_size: 256
    attention_heads: 8
    linear_units: 1024
    num_blocks: 2
    dropout_rate: 0.1
    positional_dropout_rate: 0.1
    attention_dropout_rate: 0.1
    input_layer: conv2d2
    normalize_before: true
postencoder: null
postencoder_conf: {}
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required:
- output_dir
- token_list
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Citing ESPnet

@inproceedings{watanabe2018espnet,
  author={Shinji Watanabe and Takaaki Hori and Shigeki Karita and Tomoki Hayashi and Jiro Nishitoba and Yuya Unno and Nelson Yalta and Jahn Heymann and Matthew Wiesner and Nanxin Chen and Adithya Renduchintala and Tsubasa Ochiai},
  title={{ESPnet}: End-to-End Speech Processing Toolkit},
  year={2018},
  booktitle={Proceedings of Interspeech},
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or arXiv:

@misc{watanabe2018espnet,
  title={ESPnet: End-to-End Speech Processing Toolkit},
  author={Shinji Watanabe and Takaaki Hori and Shigeki Karita and Tomoki Hayashi and Jiro Nishitoba and Yuya Unno and Nelson Yalta and Jahn Heymann and Matthew Wiesner and Nanxin Chen and Adithya Renduchintala and Tsubasa Ochiai},
  year={2018},
  eprint={1804.00015},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL}
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