模型:
pierreguillou/whisper-medium-french
此模型是在common_voice_11_0数据集上对 openai/whisper-medium 进行微调的版本。在评估集上实现了以下结果:
此模型的所有信息请参阅此博文。
在 Common Voice 9.0 测试数据集上,归一化的WER为16.0。
由于此测试数据集与用于评估我们的模型的 Common Voice 11.0 测试数据集类似(WER和归一化WER),这意味着我们的法语中型Whisper模型在将法语音频转录为文本方面优于 Medium Whisper 模型。
训练期间使用了以下超参数:
Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Wer | Wer Norm |
---|---|---|---|---|---|
0.2695 | 0.2 | 1000 | 0.3080 | 17.8083 | 12.9791 |
0.2099 | 0.4 | 2000 | 0.2981 | 17.4792 | 12.4242 |
0.1978 | 0.6 | 3000 | 0.2864 | 16.7767 | 12.0913 |
0.1455 | 0.8 | 4000 | 0.2752 | 16.4597 | 11.8966 |
0.1712 | 1.0 | 5000 | 0.2664 | 15.8969 | 11.1406 |