wav2vec2-bert-CV16-en

This model is a fine-tuned version of ylacombe/w2v-bert-2.0 on the MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_16_0 - EN dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2427
  • Wer: 0.1455
  • Cer: 0.0580

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: 12
  • eval_batch_size: 12
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 3
  • total_train_batch_size: 36
  • total_eval_batch_size: 36
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 10000
  • num_epochs: 3.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Wer Cer
2.9554 0.01 250 3.1731 0.9999 0.9942
2.7058 0.02 500 2.6717 1.0307 0.7486
0.9641 0.02 750 0.9895 0.6091 0.2035
0.6935 0.03 1000 0.7740 0.4821 0.1562
0.617 0.04 1250 0.6751 0.4008 0.1303
0.4826 0.05 1500 0.5920 0.3499 0.1170
0.4252 0.06 1750 0.5659 0.3056 0.1053
0.472 0.07 2000 0.5066 0.2869 0.1007
0.4042 0.07 2250 0.4604 0.2662 0.0950
0.4279 0.08 2500 0.5165 0.2587 0.0948
0.3586 0.09 2750 0.4440 0.2461 0.0895
0.2715 0.1 3000 0.5096 0.2468 0.0904
0.413 0.11 3250 0.4416 0.2350 0.0879
0.3142 0.11 3500 0.4591 0.2280 0.0856
0.286 0.12 3750 0.4529 0.2284 0.0860
0.3112 0.13 4000 0.4621 0.2320 0.0875
0.3294 0.14 4250 0.4528 0.2294 0.0862
0.3522 0.15 4500 0.4279 0.2287 0.0861
0.2977 0.15 4750 0.4403 0.2200 0.0830
0.2391 0.16 5000 0.4360 0.2161 0.0831
0.3025 0.17 5250 0.4214 0.2157 0.0831
0.309 0.18 5500 0.4060 0.2125 0.0818
0.2872 0.19 5750 0.4233 0.2189 0.0824
0.2796 0.2 6000 0.4055 0.2151 0.0823
0.2609 0.2 6250 0.4374 0.2194 0.0853
0.283 0.21 6500 0.4288 0.2215 0.0877
0.3028 0.22 6750 0.4180 0.2166 0.0837
0.2565 0.23 7000 0.4476 0.2268 0.0892
0.2824 0.24 7250 0.4057 0.2195 0.0850
0.325 0.24 7500 0.3926 0.2157 0.0849
0.336 0.25 7750 0.4469 0.2208 0.0879
0.304 0.26 8000 0.4292 0.2245 0.0886
0.2457 0.27 8250 0.4198 0.2204 0.0856
0.2768 0.28 8500 0.4330 0.2184 0.0859
0.2165 0.29 8750 0.4276 0.2173 0.0864
0.3015 0.29 9000 0.4255 0.2223 0.0882
0.308 0.3 9250 0.4356 0.2318 0.0925
0.2981 0.31 9500 0.4514 0.2226 0.0884
0.2944 0.32 9750 0.4182 0.2293 0.0901
0.3298 0.33 10000 0.4290 0.2275 0.0892
0.2523 0.33 10250 0.4032 0.2191 0.0865
0.2887 0.34 10500 0.4218 0.2284 0.0917
0.3156 0.35 10750 0.3930 0.2271 0.0898
0.2526 0.36 11000 0.4367 0.2304 0.0928
0.2561 0.37 11250 0.4261 0.2279 0.0916
0.2291 0.37 11500 0.4401 0.2231 0.0899
0.2521 0.38 11750 0.4101 0.2232 0.0895
0.2249 0.39 12000 0.4021 0.2270 0.0913
0.2917 0.4 12250 0.4124 0.2267 0.0915
0.2436 0.41 12500 0.4197 0.2257 0.0903
0.2976 0.42 12750 0.3951 0.2230 0.0896
0.2333 0.42 13000 0.4099 0.2250 0.0901
0.2261 0.43 13250 0.4328 0.2168 0.0876
0.2514 0.44 13500 0.3947 0.2208 0.0895
0.296 0.45 13750 0.3953 0.2149 0.0859
0.2426 0.46 14000 0.3831 0.2119 0.0852
0.2258 0.46 14250 0.4060 0.2263 0.0915
0.2565 0.47 14500 0.4057 0.2237 0.0901
0.2834 0.48 14750 0.4112 0.2167 0.0876
0.234 0.49 15000 0.3802 0.2133 0.0852
0.3084 0.5 15250 0.3837 0.2151 0.0871
0.3051 0.51 15500 0.3848 0.2145 0.0867
0.2364 0.51 15750 0.3817 0.2134 0.0870
0.2345 0.52 16000 0.3883 0.2163 0.0874
0.2235 0.53 16250 0.3740 0.2136 0.0869
0.2365 0.54 16500 0.3711 0.2112 0.0850
0.2449 0.55 16750 0.3805 0.2127 0.0858
0.2569 0.55 17000 0.3794 0.2124 0.0863
0.2273 0.56 17250 0.3922 0.2207 0.0895
0.2492 0.57 17500 0.3670 0.2195 0.0874
0.236 0.58 17750 0.3799 0.2120 0.0862
0.2823 0.59 18000 0.3734 0.2144 0.0867
0.2349 0.59 18250 0.3972 0.2175 0.0889
0.2156 0.6 18500 0.3729 0.2157 0.0867
0.2812 0.61 18750 0.3905 0.2117 0.0854
0.242 0.62 19000 0.3912 0.2114 0.0855
0.2237 0.63 19250 0.3794 0.2155 0.0877
0.255 0.64 19500 0.3770 0.2079 0.0840
0.1899 0.64 19750 0.3796 0.2145 0.0868
0.2793 0.65 20000 0.3784 0.2145 0.0863
0.2099 0.66 20250 0.3956 0.2161 0.0875
0.22 0.67 20500 0.3804 0.2135 0.0875
0.2213 0.68 20750 0.3803 0.2100 0.0849
0.245 0.68 21000 0.3783 0.2142 0.0870
0.2188 0.69 21250 0.3873 0.2163 0.0861
0.2613 0.7 21500 0.3646 0.2105 0.0844
0.1907 0.71 21750 0.3830 0.2101 0.0853
0.2095 0.72 22000 0.3794 0.2087 0.0849
0.2319 0.73 22250 0.3548 0.2087 0.0842
0.2049 0.73 22500 0.3782 0.2075 0.0837
0.2248 0.74 22750 0.3736 0.2100 0.0845
0.2277 0.75 23000 0.3712 0.2105 0.0845
0.2115 0.76 23250 0.3722 0.2124 0.0859
0.2001 0.77 23500 0.3602 0.2072 0.0832
0.2095 0.77 23750 0.3607 0.2106 0.0851
0.2286 0.78 24000 0.3810 0.2132 0.0876
0.2284 0.79 24250 0.3677 0.2066 0.0847
0.2003 0.8 24500 0.3650 0.2098 0.0847
0.1992 0.81 24750 0.3491 0.2019 0.0813
0.224 0.81 25000 0.3602 0.2043 0.0825
0.2181 0.82 25250 0.3712 0.2120 0.0867
0.2226 0.83 25500 0.3657 0.2028 0.0830
0.1912 0.84 25750 0.3662 0.2076 0.0846
0.2283 0.85 26000 0.3505 0.2049 0.0825
0.2068 0.86 26250 0.3622 0.2111 0.0852
0.2444 0.86 26500 0.3660 0.2055 0.0840
0.2055 0.87 26750 0.3625 0.2055 0.0830
0.2074 0.88 27000 0.3566 0.1981 0.0812
0.2019 0.89 27250 0.3537 0.2038 0.0822
0.2174 0.9 27500 0.3664 0.1990 0.0809
0.2009 0.9 27750 0.3512 0.2035 0.0821
0.211 0.91 28000 0.3707 0.2068 0.0846
0.2541 0.92 28250 0.3435 0.1992 0.0812
0.2108 0.93 28500 0.3461 0.2046 0.0828
0.2274 0.94 28750 0.3364 0.1998 0.0812
0.2175 0.95 29000 0.3742 0.2113 0.0864
0.2368 0.95 29250 0.3431 0.2051 0.0833
0.1831 0.96 29500 0.3468 0.2034 0.0825
0.2202 0.97 29750 0.3342 0.1964 0.0791
0.183 0.98 30000 0.3413 0.1966 0.0792
0.1958 0.99 30250 0.3466 0.1991 0.0809
0.2167 0.99 30500 0.3530 0.2024 0.0816
0.2057 1.0 30750 0.3334 0.1960 0.0788
0.1982 1.01 31000 0.3312 0.1951 0.0789
0.2123 1.02 31250 0.3285 0.1955 0.0785
0.2269 1.03 31500 0.3548 0.2034 0.0812
0.2056 1.03 31750 0.3433 0.1969 0.0793
0.2234 1.04 32000 0.3446 0.1981 0.0805
0.1913 1.05 32250 0.3465 0.1969 0.0792
0.2005 1.06 32500 0.3348 0.1947 0.0784
0.2017 1.07 32750 0.3567 0.1972 0.0796
0.2523 1.08 33000 0.3367 0.1971 0.0801
0.1716 1.08 33250 0.3476 0.1975 0.0799
0.168 1.09 33500 0.3346 0.1951 0.0790
0.1995 1.1 33750 0.3564 0.1971 0.0794
0.198 1.11 34000 0.3409 0.1988 0.0796
0.1801 1.12 34250 0.3303 0.1995 0.0798
0.181 1.12 34500 0.3363 0.1967 0.0794
0.1966 1.13 34750 0.3375 0.1947 0.0784
0.2163 1.14 35000 0.3441 0.2011 0.0810
0.2285 1.15 35250 0.3303 0.1972 0.0801
0.1814 1.16 35500 0.3462 0.1895 0.0772
0.2127 1.17 35750 0.3393 0.1904 0.0775
0.1795 1.17 36000 0.3374 0.1928 0.0780
0.2062 1.18 36250 0.3286 0.1929 0.0783
0.172 1.19 36500 0.3334 0.1929 0.0781
0.1534 1.2 36750 0.3287 0.1895 0.0763
0.2101 1.21 37000 0.3261 0.1888 0.0764
0.2342 1.21 37250 0.3413 0.2007 0.0812
0.1692 1.22 37500 0.3375 0.1932 0.0780
0.165 1.23 37750 0.3220 0.1903 0.0767
0.2067 1.24 38000 0.3212 0.1855 0.0754
0.1984 1.25 38250 0.3339 0.1890 0.0762
0.2117 1.25 38500 0.3224 0.1900 0.0761
0.2036 1.26 38750 0.3410 0.1923 0.0790
0.2072 1.27 39000 0.3291 0.1904 0.0770
0.1962 1.28 39250 0.3237 0.1908 0.0770
0.2055 1.29 39500 0.3260 0.1896 0.0767
0.1753 1.3 39750 0.3375 0.1915 0.0777
0.1983 1.3 40000 0.3236 0.1850 0.0750
0.173 1.31 40250 0.3253 0.1870 0.0754
0.1773 1.32 40500 0.3316 0.1923 0.0766
0.1649 1.33 40750 0.3218 0.1842 0.0749
0.1806 1.34 41000 0.3161 0.1907 0.0769
0.1639 1.34 41250 0.3293 0.1898 0.0773
0.1733 1.35 41500 0.3148 0.1881 0.0756
0.1603 1.36 41750 0.3137 0.1851 0.0748
0.1753 1.37 42000 0.3100 0.1857 0.0751
0.1823 1.38 42250 0.3170 0.1821 0.0740
0.1647 1.39 42500 0.3210 0.1863 0.0758
0.1699 1.39 42750 0.3151 0.1861 0.0761
0.1693 1.4 43000 0.3184 0.1800 0.0730
0.1885 1.41 43250 0.3089 0.1830 0.0739
0.1626 1.42 43500 0.3203 0.1852 0.0746
0.1707 1.43 43750 0.3263 0.1834 0.0745
0.1997 1.43 44000 0.3092 0.1807 0.0732
0.1568 1.44 44250 0.3096 0.1828 0.0742
0.1698 1.45 44500 0.3142 0.1826 0.0736
0.165 1.46 44750 0.3205 0.1903 0.0765
0.1834 1.47 45000 0.3226 0.1855 0.0750
0.1614 1.47 45250 0.3141 0.1825 0.0737
0.1794 1.48 45500 0.3100 0.1823 0.0734
0.1838 1.49 45750 0.2988 0.1825 0.0732
0.1678 1.5 46000 0.3061 0.1797 0.0726
0.1691 1.51 46250 0.3192 0.1821 0.0743
0.1743 1.52 46500 0.3133 0.1815 0.0736
0.1666 1.52 46750 0.3034 0.1821 0.0731
0.1903 1.53 47000 0.3016 0.1792 0.0721
0.2236 1.54 47250 0.3137 0.1819 0.0739
0.1469 1.55 47500 0.3092 0.1796 0.0725
0.175 1.56 47750 0.3009 0.1753 0.0715
0.1578 1.56 48000 0.3023 0.1778 0.0717
0.1998 1.57 48250 0.3059 0.1816 0.0726
0.1887 1.58 48500 0.3063 0.1791 0.0720
0.1635 1.59 48750 0.3027 0.1786 0.0722
0.2074 1.6 49000 0.3001 0.1756 0.0708
0.1719 1.61 49250 0.2957 0.1788 0.0718
0.1654 1.61 49500 0.3020 0.1795 0.0721
0.1572 1.62 49750 0.3011 0.1769 0.0710
0.177 1.63 50000 0.2929 0.1783 0.0712
0.1771 1.64 50250 0.3082 0.1812 0.0722
0.1796 1.65 50500 0.2946 0.1781 0.0713
0.1585 1.65 50750 0.3107 0.1819 0.0733
0.1815 1.66 51000 0.3073 0.1775 0.0721
0.1601 1.67 51250 0.3020 0.1734 0.0701
0.1769 1.68 51500 0.3063 0.1771 0.0710
0.1786 1.69 51750 0.3014 0.1766 0.0703
0.1743 1.69 52000 0.3096 0.1767 0.0710
0.1864 1.7 52250 0.3063 0.1802 0.0720
0.1399 1.71 52500 0.3094 0.1773 0.0718
0.1678 1.72 52750 0.3073 0.1796 0.0724
0.1497 1.73 53000 0.2959 0.1753 0.0701
0.1565 1.74 53250 0.2955 0.1729 0.0690
0.1942 1.74 53500 0.2926 0.1742 0.0693
0.1848 1.75 53750 0.2897 0.1721 0.0686
0.1664 1.76 54000 0.2951 0.1787 0.0708
0.1296 1.77 54250 0.2899 0.1705 0.0679
0.1763 1.78 54500 0.2877 0.1725 0.0686
0.1627 1.78 54750 0.2959 0.1735 0.0697
0.1433 1.79 55000 0.2952 0.1729 0.0693
0.1632 1.8 55250 0.2829 0.1728 0.0686
0.1837 1.81 55500 0.2840 0.1734 0.0688
0.146 1.82 55750 0.2855 0.1686 0.0675
0.1862 1.83 56000 0.2845 0.1721 0.0691
0.1576 1.83 56250 0.2917 0.1762 0.0703
0.1183 1.84 56500 0.2828 0.1713 0.0687
0.1582 1.85 56750 0.2910 0.1708 0.0684
0.1699 1.86 57000 0.2927 0.1733 0.0693
0.1761 1.87 57250 0.2812 0.1687 0.0671
0.1421 1.87 57500 0.2869 0.1699 0.0683
0.1662 1.88 57750 0.2913 0.1748 0.0697
0.151 1.89 58000 0.2984 0.1736 0.0692
0.1513 1.9 58250 0.2862 0.1715 0.0683
0.165 1.91 58500 0.2808 0.1691 0.0675
0.1391 1.91 58750 0.2848 0.1696 0.0676
0.1297 1.92 59000 0.2837 0.1666 0.0666
0.1398 1.93 59250 0.2771 0.1682 0.0673
0.1356 1.94 59500 0.2868 0.1710 0.0686
0.1552 1.95 59750 0.2817 0.1707 0.0687
0.1697 1.96 60000 0.2901 0.1691 0.0673
0.1545 1.96 60250 0.2796 0.1671 0.0668
0.1598 1.97 60500 0.2791 0.1655 0.0664
0.147 1.98 60750 0.2775 0.1673 0.0665
0.1658 1.99 61000 0.2742 0.1681 0.0665
0.1501 2.0 61250 0.2811 0.1702 0.0676
0.1428 2.0 61500 0.2827 0.1669 0.0665
0.1107 2.01 61750 0.2854 0.1649 0.0664
0.1176 2.02 62000 0.2881 0.1650 0.0661
0.1032 2.03 62250 0.2706 0.1647 0.0657
0.1229 2.04 62500 0.2806 0.1678 0.0666
0.1397 2.05 62750 0.2799 0.1634 0.0654
0.1182 2.05 63000 0.2799 0.1653 0.0662
0.1294 2.06 63250 0.2746 0.1635 0.0656
0.1358 2.07 63500 0.2738 0.1643 0.0653
0.1464 2.08 63750 0.2793 0.1662 0.0664
0.1362 2.09 64000 0.2738 0.1635 0.0650
0.1264 2.09 64250 0.2795 0.1653 0.0666
0.1189 2.1 64500 0.2792 0.1657 0.0658
0.1157 2.11 64750 0.2754 0.1619 0.0648
0.1232 2.12 65000 0.2798 0.1627 0.0646
0.1209 2.13 65250 0.2723 0.1623 0.0654
0.1079 2.13 65500 0.2769 0.1611 0.0644
0.1217 2.14 65750 0.2694 0.1604 0.0642
0.1207 2.15 66000 0.2758 0.1608 0.0645
0.1515 2.16 66250 0.2691 0.1634 0.0654
0.1145 2.17 66500 0.2770 0.1623 0.0651
0.1752 2.18 66750 0.2696 0.1603 0.0642
0.1366 2.18 67000 0.2725 0.1610 0.0647
0.1171 2.19 67250 0.2734 0.1615 0.0647
0.1429 2.2 67500 0.2748 0.1602 0.0644
0.1329 2.21 67750 0.2727 0.1593 0.0643
0.1126 2.22 68000 0.2734 0.1603 0.0645
0.117 2.22 68250 0.2803 0.1632 0.0655
0.1109 2.23 68500 0.2748 0.1589 0.0644
0.1296 2.24 68750 0.2749 0.1594 0.0640
0.1506 2.25 69000 0.2680 0.1582 0.0633
0.1282 2.26 69250 0.2664 0.1587 0.0638
0.0987 2.27 69500 0.2700 0.1593 0.0638
0.1288 2.27 69750 0.2726 0.1582 0.0636
0.1022 2.28 70000 0.2744 0.1577 0.0636
0.1102 2.29 70250 0.2672 0.1586 0.0636
0.1165 2.3 70500 0.2677 0.1569 0.0632
0.1289 2.31 70750 0.2700 0.1558 0.0628
0.1144 2.31 71000 0.2780 0.1585 0.0637
0.1092 2.32 71250 0.2687 0.1561 0.0629
0.1126 2.33 71500 0.2733 0.1553 0.0623
0.1231 2.34 71750 0.2712 0.1568 0.0630
0.1302 2.35 72000 0.2638 0.1548 0.0622
0.1104 2.35 72250 0.2671 0.1561 0.0632
0.1076 2.36 72500 0.2636 0.1552 0.0623
0.1193 2.37 72750 0.2650 0.1580 0.0633
0.1163 2.38 73000 0.2624 0.1555 0.0621
0.1108 2.39 73250 0.2667 0.1552 0.0622
0.0903 2.4 73500 0.2643 0.1555 0.0626
0.1388 2.4 73750 0.2674 0.1546 0.0623
0.1069 2.41 74000 0.2621 0.1553 0.0623
0.1054 2.42 74250 0.2567 0.1549 0.0617
0.1151 2.43 74500 0.2625 0.1538 0.0617
0.1304 2.44 74750 0.2588 0.1537 0.0616
0.1102 2.44 75000 0.2598 0.1533 0.0617
0.0926 2.45 75250 0.2592 0.1529 0.0612
0.118 2.46 75500 0.2565 0.1542 0.0614
0.1027 2.47 75750 0.2603 0.1520 0.0611
0.1084 2.48 76000 0.2603 0.1529 0.0611
0.1077 2.49 76250 0.2572 0.1519 0.0610
0.1033 2.49 76500 0.2595 0.1518 0.0608
0.1071 2.5 76750 0.2562 0.1515 0.0607
0.1012 2.51 77000 0.2537 0.1521 0.0609
0.1257 2.52 77250 0.2572 0.1521 0.0612
0.1096 2.53 77500 0.2549 0.1518 0.0606
0.1169 2.53 77750 0.2589 0.1538 0.0614
0.1136 2.54 78000 0.2558 0.1520 0.0607
0.1137 2.55 78250 0.2600 0.1539 0.0611
0.0968 2.56 78500 0.2600 0.1523 0.0610
0.0982 2.57 78750 0.2598 0.1515 0.0607
0.085 2.57 79000 0.2534 0.1499 0.0601
0.1193 2.58 79250 0.2550 0.1506 0.0601
0.1096 2.59 79500 0.2519 0.1499 0.0601
0.1132 2.6 79750 0.2518 0.1516 0.0603
0.1119 2.61 80000 0.2494 0.1511 0.0600
0.1005 2.62 80250 0.2483 0.1492 0.0596
0.1098 2.62 80500 0.2544 0.1507 0.0601
0.1052 2.63 80750 0.2537 0.1486 0.0595
0.13 2.64 81000 0.2505 0.1499 0.0596
0.1104 2.65 81250 0.2487 0.1492 0.0594
0.1168 2.66 81500 0.2461 0.1500 0.0596
0.1198 2.66 81750 0.2496 0.1504 0.0597
0.0936 2.67 82000 0.2556 0.1496 0.0598
0.1235 2.68 82250 0.2537 0.1501 0.0599
0.0952 2.69 82500 0.2525 0.1504 0.0599
0.1014 2.7 82750 0.2470 0.1505 0.0599
0.1178 2.71 83000 0.2506 0.1487 0.0596
0.0969 2.71 83250 0.2487 0.1482 0.0592
0.1192 2.72 83500 0.2469 0.1483 0.0592
0.0978 2.73 83750 0.2510 0.1490 0.0595
0.1053 2.74 84000 0.2496 0.1487 0.0595
0.106 2.75 84250 0.2481 0.1494 0.0594
0.1217 2.75 84500 0.2482 0.1493 0.0592
0.103 2.76 84750 0.2475 0.1485 0.0591
0.1424 2.77 85000 0.2466 0.1476 0.0590
0.116 2.78 85250 0.2488 0.1484 0.0593
0.098 2.79 85500 0.2509 0.1488 0.0596
0.1101 2.79 85750 0.2488 0.1482 0.0594
0.1068 2.8 86000 0.2480 0.1479 0.0591
0.0929 2.81 86250 0.2477 0.1476 0.0590
0.1142 2.82 86500 0.2471 0.1472 0.0589
0.1144 2.83 86750 0.2451 0.1467 0.0585
0.1115 2.84 87000 0.2464 0.1474 0.0588
0.1415 2.84 87250 0.2428 0.1467 0.0585
0.084 2.85 87500 0.2459 0.1465 0.0583
0.1198 2.86 87750 0.2452 0.1477 0.0587
0.1228 2.87 88000 0.2420 0.1472 0.0584
0.1063 2.88 88250 0.2462 0.1469 0.0586
0.1313 2.88 88500 0.2415 0.1464 0.0582
0.1081 2.89 88750 0.2421 0.1458 0.0580
0.0984 2.9 89000 0.2452 0.1464 0.0584
0.0934 2.91 89250 0.2428 0.1466 0.0584
0.0964 2.92 89500 0.2437 0.1456 0.0581
0.1113 2.93 89750 0.2442 0.1461 0.0583
0.1082 2.93 90000 0.2432 0.1455 0.0581
0.1147 2.94 90250 0.2417 0.1452 0.0580
0.0896 2.95 90500 0.2442 0.1459 0.0582
0.1169 2.96 90750 0.2433 0.1456 0.0582
0.0968 2.97 91000 0.2439 0.1456 0.0581
0.0888 2.97 91250 0.2435 0.1454 0.0580
0.1278 2.98 91500 0.2427 0.1457 0.0581
0.1234 2.99 91750 0.2425 0.1455 0.0580
0.0922 3.0 92000 0.2427 0.1455 0.0580

Framework versions

  • Transformers 4.37.0.dev0
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0
Downloads last month
2,165
Safetensors
Model size
606M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for hf-audio/wav2vec2-bert-CV16-en

Finetuned
(16)
this model
Quantizations
1 model