Hugging Face's logo

Amiran13
/
wav2vec2-large-xlsr-georgian_v1

Automatic Speech Recognition
Transformers
TensorBoard
Safetensors
wav2vec2
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
wav2vec2-large-xlsr-georgian_v1 / README.md
Amiran13's picture
Amiran13
Model save
8b9ea1e
preview code
|
raw
history blame
8.93 kB
metadata
license: apache-2.0
base_model: facebook/wav2vec2-large-xlsr-53
tags:
  - generated_from_trainer
metrics:
  - wer
model-index:
  - name: wav2vec2-large-xlsr-georgian_v1
    results: []

wav2vec2-large-xlsr-georgian_v1

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1085
  • Wer: 0.2807

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: 0.0003
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • num_epochs: 20
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Wer
3.1412 0.16 100 3.0855 1.0
3.0569 0.33 200 3.0369 1.0
2.9625 0.49 300 2.9778 1.0
0.7715 0.65 400 0.5113 0.7185
0.4725 0.81 500 0.3072 0.5138
0.4103 0.98 600 0.2447 0.4337
0.2775 1.14 700 0.2055 0.3769
0.2554 1.3 800 0.1950 0.3603
0.263 1.46 900 0.1813 0.3372
0.2294 1.63 1000 0.1664 0.3132
0.2296 1.79 1100 0.1565 0.2962
0.2183 1.95 1200 0.1474 0.2986
0.1822 2.12 1300 0.1546 0.2811
0.1798 2.28 1400 0.1442 0.2811
0.179 2.44 1500 0.1411 0.2686
0.1593 2.6 1600 0.1408 0.2739
0.2652 2.77 1700 0.2074 0.4499
0.1834 2.93 1800 0.1570 0.3942
0.2015 3.09 1900 0.1516 0.3859
0.1696 3.26 2000 0.1452 0.3826
0.1782 3.42 2100 0.1413 0.3763
0.1636 3.58 2200 0.1350 0.3761
0.173 3.74 2300 0.1323 0.3622
0.1704 3.91 2400 0.1289 0.3644
0.1418 4.07 2500 0.1266 0.3481
0.1403 4.23 2600 0.1274 0.3482
0.1353 4.4 2700 0.1287 0.3489
0.1432 4.56 2800 0.1293 0.3532
0.1283 4.72 2900 0.1226 0.3416
0.1367 4.88 3000 0.1206 0.3426
0.1162 5.05 3100 0.1222 0.3394
0.1267 5.21 3200 0.1183 0.3313
0.1126 5.37 3300 0.1180 0.3299
0.1127 5.53 3400 0.1177 0.3305
0.1155 5.7 3500 0.1185 0.3317
0.1086 5.86 3600 0.1129 0.3227
0.1135 6.02 3700 0.1118 0.3266
0.1112 6.19 3800 0.1142 0.3228
0.0866 6.35 3900 0.1172 0.3284
0.1003 6.51 4000 0.1133 0.3244
0.4366 6.68 4100 0.2436 0.4587
0.1216 6.84 4200 0.1344 0.3386
0.1165 7.0 4300 0.1280 0.3324
0.131 7.17 4400 0.1252 0.3245
0.1407 7.33 4500 0.1234 0.3252
0.1394 7.49 4600 0.1208 0.3177
0.1449 7.65 4700 0.1180 0.3165
0.1295 7.82 4800 0.1170 0.3152
0.1228 7.98 4900 0.1182 0.3160
0.0913 8.14 5000 0.1122 0.3086
0.1014 8.3 5100 0.1118 0.3100
0.0861 8.47 5200 0.1126 0.3074
0.1442 8.63 5300 0.1373 0.3311
0.1054 8.79 5400 0.1225 0.3143
0.104 8.96 5500 0.1190 0.3157
0.0972 9.12 5600 0.1140 0.3076
0.0948 9.28 5700 0.1090 0.3067
0.1067 9.45 5800 0.1117 0.3074
0.0798 9.61 5900 0.1097 0.3040
0.089 9.77 6000 0.1049 0.3005
0.0829 9.93 6100 0.1056 0.3006
0.0687 10.1 6200 0.1102 0.3018
0.0844 10.26 6300 0.1056 0.2985
0.0862 10.42 6400 0.1073 0.2990
0.0936 10.58 6500 0.1049 0.2949
0.0821 10.75 6600 0.1053 0.2966
0.0797 10.91 6700 0.1043 0.2939
0.0802 11.07 6800 0.1057 0.2911
0.0895 11.24 6900 0.1029 0.2934
0.073 11.4 7000 0.1042 0.2897
0.0842 11.56 7100 0.1023 0.2902
0.0825 11.72 7200 0.1024 0.2911
0.0958 11.89 7300 0.1018 0.2888
0.0698 12.05 7400 0.1030 0.2883
0.0693 12.21 7500 0.1019 0.2872
0.0736 12.37 7600 0.1003 0.2871
0.0683 12.54 7700 0.1004 0.2865
0.0649 12.7 7800 0.1005 0.2835
0.0669 12.86 7900 0.0985 0.2846
0.069 13.03 8000 0.0999 0.2844
0.0674 13.19 8100 0.1002 0.2835
0.0695 13.35 8200 0.1013 0.2829
0.0578 13.51 8300 0.1019 0.2821
0.0614 13.68 8400 0.0978 0.2815
0.0554 13.84 8500 0.0984 0.2813
0.0763 14.0 8600 0.1001 0.2813
0.0877 14.16 8700 0.1000 0.2808
0.0882 14.33 8800 0.0979 0.2803
0.0864 14.49 8900 0.0981 0.2788
0.0828 14.65 9000 0.0975 0.2790
0.3052 14.82 9100 0.2150 0.4175
0.1478 14.98 9200 0.1325 0.3027
1.0386 15.15 9300 0.4375 0.6793
0.116 15.31 9400 0.1266 0.3042
0.1226 15.47 9500 0.1206 0.3000
0.0885 15.63 9600 0.1173 0.2958
0.091 15.8 9700 0.1145 0.2929
0.0886 15.96 9800 0.1112 0.2908
0.0783 16.12 9900 0.1075 0.2873
0.069 16.28 10000 0.1072 0.2876
0.0783 16.45 10100 0.1070 0.2876
0.0669 16.61 10200 0.1055 0.2848
0.072 16.77 10300 0.1043 0.2846
0.0721 16.94 10400 0.1020 0.2821
0.0694 17.1 10500 0.1047 0.2803
0.0574 17.26 10600 0.1053 0.2830
0.0578 17.42 10700 0.1042 0.2806
0.0663 17.59 10800 0.1035 0.2801
0.0615 17.75 10900 0.1025 0.2785
0.0706 17.91 11000 0.1028 0.2792
0.2373 18.08 11100 0.1686 0.3372
0.1137 18.24 11200 0.1202 0.2938
0.1008 18.4 11300 0.1143 0.2895
0.1004 18.57 11400 0.1127 0.2874
0.0874 18.73 11500 0.1108 0.2861
0.0926 18.89 11600 0.1108 0.2838
0.0703 19.05 11700 0.1101 0.2834
0.0893 19.22 11800 0.1097 0.2824
0.0681 19.38 11900 0.1099 0.2822
0.0668 19.54 12000 0.1086 0.2813
0.069 19.7 12100 0.1087 0.2810
0.0683 19.87 12200 0.1085 0.2807

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.15.0
  • Tokenizers 0.15.0