File size: 3,371 Bytes
e3501a9 bc25934 e3501a9 31d14b9 e3501a9 bc25934 e3501a9 9bab4df 31d14b9 e3501a9 9bab4df e3501a9 9bab4df e3501a9 9bab4df e3501a9 9bab4df 0315b53 e3501a9 9bab4df e3501a9 9bab4df |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 |
---
library_name: transformers
language:
- hu
base_model: openai/whisper-base
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- fleurs
metrics:
- wer
model-index:
- name: Whisper Base Hungarian
results:
- task:
name: Automatic Speech Recognition
type: automatic-speech-recognition
dataset:
name: google/fleurs
type: fleurs
config: hu_hu
split: None
args: hu_hu
metrics:
- name: Wer
type: wer
value: 29.48142356294297
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# Whisper Base Hungarian
Ez a modell a finomhangolt változata a [openai/whisper-base](https://huggingface.co./openai/whisper-base) -nek sarpba/big_audio_data_hun_v2 adatkészleten.
Teszteredmények:
On ("google/fleurs", "hu_hu", "test") (képzés közbeni)
- Loss: 0.7999
- Wer Ortho: 33.8788
- Wer: 29.4814
On ("mozilla-foundation/common_voice_17_0", "hu", "test")
- WER: 25.58
- CER: 6.34
- Normalised WER: 21.18
- Normalised CER: 5.31
## Model description
Egyedi adatkészleten magyarra finomhangolt whisper base modell. A jelenleg elérhető legjobb.
A többi base modelltől nagyságrendellek jobb eredményeket ér el minden adatkészleten!
## Intended uses & limitations
Üzleti cálra a modell a hozzájárulásom nélkül nem használható! Magán célra szabadon felhasználható a whisper esedeti licenszfeltételei szerint!
## Training and evaluation data
A modell hozzávetőleg 1200 óra gondosan válogatott magyar hanganyag alapján készült. A képzés során a tesztek a google/flerus-t használták a fejlődés ellenőrzésére.
Alatta a mozilla-foundation/common_voice_17_0 eredménye.
Egyik adatkészlet sem szerepelt a képzési adatok közt, a modell tesztanyaggal nem fertőzött!
## Training procedure
A képzés optimalizációja 3 napig futott a ray[tune] segítségével, a megtalált optimális képzési paraméterekkel a finomhangolás hozzávetőleg 17 órába telt!
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.0003
- train_batch_size: 64
- eval_batch_size: 32
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 4
- total_train_batch_size: 256
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
- training_steps: 8000
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Wer Ortho | Wer |
|:-------------:|:------:|:----:|:---------------:|:---------:|:-------:|
| 0.2523 | 0.3770 | 1000 | 0.9703 | 50.8988 | 46.7185 |
| 0.1859 | 0.7539 | 2000 | 0.8605 | 43.4345 | 39.4103 |
| 0.127 | 1.1309 | 3000 | 0.8378 | 40.6107 | 36.0040 |
| 0.1226 | 1.5079 | 4000 | 0.8153 | 38.9189 | 34.1842 |
| 0.1105 | 1.8848 | 5000 | 0.7847 | 36.6018 | 32.1979 |
| 0.0659 | 2.2618 | 6000 | 0.8298 | 35.3752 | 30.6379 |
| 0.0594 | 2.6388 | 7000 | 0.8132 | 34.8255 | 30.2280 |
| 0.0316 | 3.0157 | 8000 | 0.7999 | 33.8788 | 29.4814 |
### Framework versions
- Transformers 4.45.2
- Pytorch 2.3.0+cu121
- Datasets 3.0.1
- Tokenizers 0.20.1 |