README.md

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license: apache-2.0
tags:
- generated_from_trainer
metrics:
- wer
base_model: openai/whisper-large-v3
model-index:
- name: whisper_final
  results: []
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# 구음장애 환자를 위한 음성인식 모델

## 프로젝트 정보
  재단법인 미래와 소프트웨어와 함께하는 제 3회아이디어 공모전

## 프로젝트 명
  "구음장애 음성 데이터를 활용한 고령 환자의 의사소통 개선방안"
  
## 모델 설명
- **openai/whisper-large-v3**에 대한 파인튜닝 모델
- 본 모델은 "구음장애 음성 데이터를 활용한 고령 환자의 의사소통 개선방안" 프로젝트의 구음장애환자들에 대한 한국어 음성인식 모델임. OpenAI의 Whisper 모델을 파인튜닝 하여 구음장애의 음성적 특성을 반영한 모델을 구축하였음.
- 오른쪽 "Inference API"를 통해 음성인식 모델을 테스트 해볼 수 있습니다.

## 학습 모델
  - **Paper**: Radford, A., Kim, J. W., Xu, T., Brockman, G., McLeavey, C., & Sutskever, I. (2023, July). Robust speech recognition via large-scale weak supervision. In International Conference on Machine Learning (pp. 28492-28518). PMLR.
  - **URL**: https://proceedings.mlr.press/v202/radford23a.html

## 학습 데이터

  - **AIHub** "구음장애 음성 데이터" (KOR)
  - **URL**: https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=608

### 학습 파라미터

- **learning_rate**: 5e-07
- **train_batch_size**: 8
- **eval_batch_size**: 8
- **seed**: 42
- **optimizer**: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- **lr_scheduler_type**: linear
- **lr_scheduler_warmup_steps**: 10
- **mixed_precision_training**: Native AMP

### 학습 결과

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Wer     |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-------:|
| 4.2932        | 0.09  | 10   | 4.6306          | 16.0442 |
| 4.2744        | 0.18  | 20   | 4.1942          | 16.2348 |
| 3.7418        | 0.27  | 30   | 3.7625          | 15.5107 |
| 3.2037        | 0.36  | 40   | 3.5635          | 14.6723 |
| 3.4714        | 0.45  | 50   | 3.4383          | 14.3674 |
| 2.8962        | 0.55  | 60   | 3.3494          | 14.1768 |
| 2.7958        | 0.64  | 70   | 3.2752          | 18.2927 |
| 2.8691        | 0.73  | 80   | 3.2208          | 19.5884 |
| 2.8693        | 0.82  | 90   | 3.1857          | 20.6174 |
| 2.9474        | 0.91  | 100  | 3.1644          | 20.6555 |
| 3.1712        | 1.0   | 110  | 3.1551          | 20.6174 |


### Framework versions

- Transformers 4.38.0.dev0
- Pytorch 2.1.0+cu121
- Datasets 2.16.1
- Tokenizers 0.15.1