You can deploy this model and start earning money today!

alinerodrigues/
wav2vec2-large-xlsr-mecita-coraa-portuguese-2-all-clean-03

Name: wav2vec2-large-xlsr-mecita-coraa-portuguese-2-all-clean-03
Availability: InStock

transformers

pytorch

wav2vec2

automatic-speech-recognition

generated_from_trainer

apache-2.0

endpoints_compatible

Views

No views yet

wav2vec2-large-xlsr-mecita-coraa-portuguese-2-all-clean-03

This model is a fine-tuned version of Edresson/wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.1260
Wer: 0.0727
Cer: 0.0223

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: 3e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 8
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 2
total_train_batch_size: 32
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 100
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer	Cer
21.1196	1.0	67	3.2895	1.0	1.0
7.1316	2.0	134	2.9795	1.0	1.0
3.0301	3.0	201	2.9116	1.0	1.0
3.0301	4.0	268	2.9080	1.0	1.0
2.9213	5.0	335	2.8834	1.0	1.0
2.8343	6.0	402	2.3289	0.9990	0.8566
2.8343	7.0	469	0.8053	0.4228	0.0985
1.6502	8.0	536	0.4598	0.2281	0.0585
0.8221	9.0	603	0.3539	0.1888	0.0500
0.8221	10.0	670	0.2864	0.1590	0.0433
0.6077	11.0	737	0.2527	0.1527	0.0415
0.5105	12.0	804	0.2362	0.1428	0.0386
0.5105	13.0	871	0.2161	0.1236	0.0353
0.3874	14.0	938	0.1950	0.1134	0.0318
0.3879	15.0	1005	0.1857	0.1074	0.0307
0.3879	16.0	1072	0.1783	0.1015	0.0294
0.3175	17.0	1139	0.1711	0.1008	0.0292
0.3038	18.0	1206	0.1633	0.0916	0.0274
0.3038	19.0	1273	0.1566	0.0883	0.0263
0.2751	20.0	1340	0.1524	0.0866	0.0263
0.2763	21.0	1407	0.1475	0.0883	0.0260
0.2763	22.0	1474	0.1437	0.0793	0.0244
0.2553	23.0	1541	0.1408	0.0793	0.0238
0.2475	24.0	1608	0.1407	0.0803	0.0241
0.2475	25.0	1675	0.1374	0.0787	0.0241
0.2406	26.0	1742	0.1404	0.0879	0.0251
0.2251	27.0	1809	0.1387	0.0813	0.0253
0.2251	28.0	1876	0.1359	0.0797	0.0242
0.2115	29.0	1943	0.1363	0.0793	0.0243
0.2141	30.0	2010	0.1341	0.0820	0.0245
0.2141	31.0	2077	0.1344	0.0797	0.0235
0.2031	32.0	2144	0.1309	0.0803	0.0244
0.2076	33.0	2211	0.1343	0.0793	0.0243
0.2076	34.0	2278	0.1308	0.0830	0.0243
0.1876	35.0	2345	0.1327	0.0777	0.0245
0.1901	36.0	2412	0.1347	0.0803	0.0248
0.1901	37.0	2479	0.1346	0.0813	0.0250
0.1801	38.0	2546	0.1305	0.0833	0.0251
0.1674	39.0	2613	0.1289	0.0793	0.0236
0.1674	40.0	2680	0.1302	0.0767	0.0238
0.1719	41.0	2747	0.1290	0.0744	0.0235
0.1664	42.0	2814	0.1321	0.0737	0.0230
0.1664	43.0	2881	0.1304	0.0764	0.0234
0.167	44.0	2948	0.1293	0.0721	0.0232
0.1611	45.0	3015	0.1315	0.0754	0.0234
0.1611	46.0	3082	0.1337	0.0770	0.0242
0.1575	47.0	3149	0.1314	0.0767	0.0240
0.162	48.0	3216	0.1312	0.0767	0.0236
0.162	49.0	3283	0.1333	0.0760	0.0237
0.1464	50.0	3350	0.1354	0.0701	0.0232
0.155	51.0	3417	0.1296	0.0737	0.0233
0.155	52.0	3484	0.1282	0.0740	0.0227
0.1474	53.0	3551	0.1314	0.0770	0.0234
0.1599	54.0	3618	0.1278	0.0747	0.0229
0.1599	55.0	3685	0.1306	0.0757	0.0229
0.1314	56.0	3752	0.1321	0.0747	0.0231
0.1366	57.0	3819	0.1317	0.0747	0.0231
0.1366	58.0	3886	0.1315	0.0760	0.0230
0.1404	59.0	3953	0.1278	0.0721	0.0224
0.1372	60.0	4020	0.1273	0.0721	0.0225
0.1372	61.0	4087	0.1292	0.0737	0.0229
0.1289	62.0	4154	0.1273	0.0711	0.0220
0.1283	63.0	4221	0.1279	0.0724	0.0225
0.1283	64.0	4288	0.1275	0.0707	0.0218
0.1299	65.0	4355	0.1260	0.0727	0.0223
0.1475	66.0	4422	0.1267	0.0747	0.0223
0.1475	67.0	4489	0.1282	0.0734	0.0219
0.1312	68.0	4556	0.1268	0.0731	0.0224
0.1315	69.0	4623	0.1293	0.0724	0.0219
0.1315	70.0	4690	0.1269	0.0737	0.0222
0.1188	71.0	4757	0.1291	0.0737	0.0226
0.1252	72.0	4824	0.1290	0.0754	0.0228
0.1252	73.0	4891	0.1310	0.0717	0.0224
0.1174	74.0	4958	0.1287	0.0737	0.0229
0.1169	75.0	5025	0.1273	0.0717	0.0225
0.1169	76.0	5092	0.1283	0.0737	0.0224
0.1211	77.0	5159	0.1291	0.0721	0.0227
0.1079	78.0	5226	0.1290	0.0724	0.0228
0.1079	79.0	5293	0.1286	0.0737	0.0227
0.1205	80.0	5360	0.1286	0.0724	0.0222
0.1234	81.0	5427	0.1288	0.0737	0.0225
0.1234	82.0	5494	0.1276	0.0734	0.0224
0.1236	83.0	5561	0.1280	0.0757	0.0230
0.121	84.0	5628	0.1288	0.0767	0.0231
0.121	85.0	5695	0.1298	0.0770	0.0229

Framework versions

Transformers 4.28.0
Pytorch 2.1.1+cu121
Datasets 2.15.0
Tokenizers 0.13.3

alinerodrigues/wav2vec2-large-xlsr-mecita-coraa-portuguese-2-all-clean-03

wav2vec2-large-xlsr-mecita-coraa-portuguese-2-all-clean-03

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

alinerodrigues/
wav2vec2-large-xlsr-mecita-coraa-portuguese-2-all-clean-03