Hugging Face's logo

danieleV9H
/
wavlm-base-plus-ft-cv3

Automatic Speech Recognition
Transformers
PyTorch
TensorBoard
English
wavlm
Generated from Trainer
hf-asr-leaderboard
Eval Results
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
wavlm-base-plus-ft-cv3 / README.md
danieleV9H's picture
danieleV9H
Update README.md
33063d6
preview code
|
raw
history blame
15.2 kB
metadata
tags:
  - generated_from_trainer
  - hf-asr-leaderboard
datasets:
  - mozilla-foundation/common_voice_3_0
model-index:
  - name: wavlm-base-plus-ft-cv3
    results:
      - task:
          name: Automatic Speech Recognition
          type: automatic-speech-recognition
        dataset:
          name: LibriSpeech (clean)
          type: librispeech_asr
          config: clean
          split: test
          args:
            language: en
        metrics:
          - name: Test WER
            type: wer
            value: '8.06'
language:
  - en

wavlm-base-plus-ft-cv3

This model is a fine-tuned version of microsoft/wavlm-base-plus on the "mozilla-foundation/common_voice_3_0 english" dataset: "train" and "validation" splits are used for training while "test" split is used for validation. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.4365
  • Wer: 0.1801

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: 5e-05
  • 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
  • num_epochs: 11
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Wer
5.3448 0.05 500 3.2621 1.0
2.9322 0.1 1000 2.8551 1.0
1.7692 0.16 1500 1.2653 0.7447
1.012 0.21 2000 0.9008 0.5601
0.7129 0.26 2500 0.7684 0.4762
0.6424 0.31 3000 0.6282 0.4276
0.6518 0.37 3500 0.5888 0.3916
0.5142 0.42 4000 0.5428 0.3727
0.48 0.47 4500 0.5614 0.3549
0.4523 0.52 5000 0.5334 0.3487
0.4315 0.58 5500 0.5376 0.3317
0.4292 0.63 6000 0.4939 0.3172
0.4229 0.68 6500 0.4977 0.3117
0.3837 0.73 7000 0.4899 0.3056
0.385 0.78 7500 0.4571 0.2864
0.4155 0.84 8000 0.4635 0.2866
0.3768 0.89 8500 0.4390 0.2843
0.3864 0.94 9000 0.4529 0.2764
0.387 0.99 9500 0.4870 0.2755
0.341 1.05 10000 0.4498 0.2696
0.3334 1.1 10500 0.4355 0.2600
0.3039 1.15 11000 0.4634 0.2716
0.3101 1.2 11500 0.4615 0.2582
0.4343 1.25 12000 0.4510 0.2574
0.3002 1.31 12500 0.4313 0.2590
0.3419 1.36 13000 0.4121 0.2493
0.3162 1.41 13500 0.4423 0.2498
0.3134 1.46 14000 0.4260 0.2506
0.2963 1.52 14500 0.4272 0.2556
0.3297 1.57 15000 0.4413 0.2487
0.3199 1.62 15500 0.4260 0.2432
0.3368 1.67 16000 0.4164 0.2464
0.2981 1.73 16500 0.4111 0.2402
0.2887 1.78 17000 0.4372 0.2460
0.3058 1.83 17500 0.4161 0.2397
0.2877 1.88 18000 0.4046 0.2386
0.2904 1.93 18500 0.4108 0.2399
0.2851 1.99 19000 0.4196 0.2385
0.2451 2.04 19500 0.4096 0.2406
0.259 2.09 20000 0.4437 0.2374
0.2681 2.14 20500 0.4226 0.2357
0.4371 2.2 21000 0.4301 0.2356
0.2468 2.25 21500 0.4431 0.2326
0.2687 2.3 22000 0.4218 0.2401
0.2571 2.35 22500 0.4131 0.2337
0.2541 2.41 23000 0.4105 0.2312
0.2663 2.46 23500 0.4228 0.2327
0.2777 2.51 24000 0.3960 0.2254
0.2659 2.56 24500 0.4074 0.2289
0.2519 2.61 25000 0.4220 0.2363
0.2607 2.67 25500 0.3912 0.2253
0.2749 2.72 26000 0.4017 0.2214
0.2431 2.77 26500 0.3879 0.2181
0.2557 2.82 27000 0.4011 0.2268
0.2662 2.88 27500 0.3884 0.2241
0.2649 2.93 28000 0.3987 0.2233
0.2382 2.98 28500 0.3777 0.2215
0.2198 3.03 29000 0.3952 0.2177
0.2281 3.09 29500 0.4067 0.2213
0.2178 3.14 30000 0.4178 0.2192
0.222 3.19 30500 0.4327 0.2208
0.2262 3.24 31000 0.4028 0.2212
0.2256 3.29 31500 0.4065 0.2181
0.2255 3.35 32000 0.3782 0.2139
0.2364 3.4 32500 0.4443 0.2119
0.2209 3.45 33000 0.4089 0.2177
0.2051 3.5 33500 0.3886 0.2154
0.2242 3.56 34000 0.3810 0.2133
0.2151 3.61 34500 0.4005 0.2127
0.2341 3.66 35000 0.3899 0.2165
0.202 3.71 35500 0.3846 0.2121
0.2107 3.76 36000 0.3859 0.2146
0.2237 3.82 36500 0.3993 0.2141
0.2189 3.87 37000 0.3842 0.2113
0.2124 3.92 37500 0.3919 0.2118
0.4017 3.97 38000 0.3882 0.2086
0.1946 4.03 38500 0.4008 0.2121
0.1919 4.08 39000 0.3939 0.2129
0.1797 4.13 39500 0.3958 0.2115
0.184 4.18 40000 0.3942 0.2086
0.1987 4.24 40500 0.3959 0.2092
0.1919 4.29 41000 0.4250 0.2093
0.2038 4.34 41500 0.3970 0.2060
0.1879 4.39 42000 0.3978 0.2109
0.1852 4.44 42500 0.4065 0.2091
0.2014 4.5 43000 0.4069 0.2054
0.2011 4.55 43500 0.4247 0.2099
0.1937 4.6 44000 0.3754 0.2091
0.1878 4.65 44500 0.3891 0.2070
0.2011 4.71 45000 0.3714 0.2030
0.1958 4.76 45500 0.3994 0.2066
0.1907 4.81 46000 0.4061 0.2080
0.1859 4.86 46500 0.3899 0.2056
0.1894 4.92 47000 0.3808 0.2055
0.3276 4.97 47500 0.3936 0.2051
0.3513 5.02 48000 0.4028 0.2041
0.1654 5.07 48500 0.3929 0.2032
0.1622 5.12 49000 0.4067 0.2029
0.1659 5.18 49500 0.4058 0.2007
0.1779 5.23 50000 0.4085 0.2031
0.1731 5.28 50500 0.3895 0.2009
0.1761 5.33 51000 0.3973 0.2022
0.1741 5.39 51500 0.4116 0.2021
0.1735 5.44 52000 0.4152 0.2038
0.1627 5.49 52500 0.4078 0.2003
0.1728 5.54 53000 0.4088 0.2022
0.179 5.6 53500 0.3828 0.1998
0.1692 5.65 54000 0.3903 0.1980
0.174 5.7 54500 0.4185 0.1993
0.1763 5.75 55000 0.3937 0.1976
0.1792 5.8 55500 0.3767 0.1966
0.1799 5.86 56000 0.3970 0.1994
0.1918 5.91 56500 0.3954 0.1981
0.1836 5.96 57000 0.3984 0.1969
0.1708 6.01 57500 0.3917 0.1956
0.1524 6.07 58000 0.3922 0.1977
0.1567 6.12 58500 0.4108 0.1955
0.1518 6.17 59000 0.4349 0.1968
0.1587 6.22 59500 0.3963 0.1988
0.1563 6.27 60000 0.4235 0.1997
0.154 6.33 60500 0.4026 0.1951
0.1636 6.38 61000 0.4359 0.2031
0.1641 6.43 61500 0.4115 0.1972
0.1604 6.48 62000 0.4166 0.1972
0.1579 6.54 62500 0.4264 0.1965
0.1552 6.59 63000 0.4047 0.2007
0.1461 6.64 63500 0.4263 0.2011
0.1522 6.69 64000 0.4222 0.1970
0.1624 6.75 64500 0.4318 0.1971
0.1474 6.8 65000 0.4265 0.1961
0.1495 6.85 65500 0.4316 0.1940
0.1509 6.9 66000 0.4297 0.1965
0.1479 6.95 66500 0.4232 0.1966
0.1462 7.01 67000 0.4090 0.1946
0.1498 7.06 67500 0.4197 0.1939
0.1436 7.11 68000 0.4215 0.1956
0.1378 7.16 68500 0.4345 0.1968
0.3082 7.22 69000 0.4364 0.1972
0.1386 7.27 69500 0.4284 0.1949
0.1441 7.32 70000 0.4019 0.1953
0.1624 7.37 70500 0.4175 0.1951
0.1454 7.43 71000 0.4224 0.1922
0.1408 7.48 71500 0.4128 0.1961
0.1525 7.53 72000 0.4200 0.1946
0.1459 7.58 72500 0.4166 0.1949
0.1485 7.63 73000 0.4102 0.1947
0.148 7.69 73500 0.4237 0.1948
0.1478 7.74 74000 0.4104 0.1928
0.14 7.79 74500 0.4027 0.1928
0.1473 7.84 75000 0.4034 0.1907
0.1394 7.9 75500 0.3823 0.1923
0.1324 7.95 76000 0.3987 0.1899
0.1459 8.0 76500 0.4003 0.1907
0.1373 8.05 77000 0.4204 0.1925
0.1303 8.1 77500 0.4218 0.1907
0.1346 8.16 78000 0.4091 0.1882
0.2947 8.21 78500 0.4156 0.1890
0.1324 8.26 79000 0.4280 0.1888
0.132 8.31 79500 0.4136 0.1873
0.1377 8.37 80000 0.4099 0.1915
0.3045 8.42 80500 0.4201 0.1900
0.1372 8.47 81000 0.4161 0.1876
0.1377 8.52 81500 0.4107 0.1869
0.1374 8.58 82000 0.4188 0.1875
0.1301 8.63 82500 0.4306 0.1860
0.1386 8.68 83000 0.4131 0.1862
0.1292 8.73 83500 0.3997 0.1871
0.1276 8.78 84000 0.4237 0.1873
0.1377 8.84 84500 0.4284 0.1889
0.1338 8.89 85000 0.4205 0.1861
0.1284 8.94 85500 0.4380 0.1875
0.1471 8.99 86000 0.4238 0.1895
0.1186 9.05 86500 0.4128 0.1875
0.1222 9.1 87000 0.4267 0.1864
0.1229 9.15 87500 0.4169 0.1842
0.1259 9.2 88000 0.4327 0.1861
0.1281 9.26 88500 0.4188 0.1877
0.1247 9.31 89000 0.4212 0.1852
0.1248 9.36 89500 0.4172 0.1863
0.1232 9.41 90000 0.4173 0.1858
0.3255 9.46 90500 0.4225 0.1851
0.1243 9.52 91000 0.4290 0.1849
0.1266 9.57 91500 0.4186 0.1842
0.1257 9.62 92000 0.4364 0.1860
0.1181 9.67 92500 0.4294 0.1852
0.1202 9.73 93000 0.4222 0.1836
0.1264 9.78 93500 0.4191 0.1856
0.1243 9.83 94000 0.4237 0.1856
0.1164 9.88 94500 0.4281 0.1848
0.1283 9.94 95000 0.4332 0.1845
0.123 9.99 95500 0.4316 0.1839
0.1232 10.04 96000 0.4313 0.1844
0.1206 10.09 96500 0.4303 0.1840
0.1145 10.14 97000 0.4299 0.1822
0.1265 10.2 97500 0.4266 0.1822
0.1147 10.25 98000 0.4322 0.1844
0.1122 10.3 98500 0.4251 0.1830
0.1101 10.35 99000 0.4297 0.1830
0.1225 10.41 99500 0.4244 0.1842
0.1177 10.46 100000 0.4343 0.1826
0.1157 10.51 100500 0.4228 0.1827
0.1215 10.56 101000 0.4285 0.1814
0.276 10.61 101500 0.4268 0.1820
0.111 10.67 102000 0.4288 0.1836
0.1164 10.72 102500 0.4283 0.1825
0.111 10.77 103000 0.4198 0.1819
0.1135 10.82 103500 0.4333 0.1818
0.1196 10.88 104000 0.4239 0.1817
0.1176 10.93 104500 0.4252 0.1819
0.117 10.98 105000 0.4317 0.1820
0.1166 11.03 105500 0.4307 0.1815
0.1118 11.09 106000 0.4379 0.1821
0.1116 11.14 106500 0.4363 0.1812
0.1098 11.19 107000 0.4328 0.1816
0.1134 11.24 107500 0.4284 0.1811
0.1104 11.29 108000 0.4365 0.1801

Framework versions

  • Transformers 4.19.2
  • Pytorch 1.11.0+cu113
  • Datasets 2.2.0
  • Tokenizers 0.12.1