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language: pt |
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license: apache-2.0 |
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tags: |
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- generated_from_trainer |
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- whisper-event |
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datasets: |
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- mozilla-foundation/common_voice_11_0 |
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metrics: |
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- wer |
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model-index: |
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- name: openai/whisper-medium |
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results: |
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- task: |
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name: Automatic Speech Recognition |
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type: automatic-speech-recognition |
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dataset: |
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name: mozilla-foundation/common_voice_11_0 |
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type: mozilla-foundation/common_voice_11_0 |
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config: pt |
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split: test |
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args: pt |
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metrics: |
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- name: Wer |
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type: wer |
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value: 6.598745817992301 |
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<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You |
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should probably proofread and complete it, then remove this comment. --> |
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# Modelo Flax do Pierre em Português para Reconhecimento de Fala (ASR) |
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Este repositório é um fork do repositório original criado por [Pierre Guillou](https://github.com/piegu). Ele contém uma versão convertida do modelo Whisper da OpenAI, fine-tuned no conjunto de dados `common_voice_11_0` para o idioma Português. |
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## Resultados |
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O modelo atinge os seguintes resultados no conjunto de avaliação: |
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- Perda (Loss): 0.2628 |
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- Taxa de Erro de Palavra (Word Error Rate - WER): 6.5987 |
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Para obter mais informações sobre este modelo, consulte este post do autor no blog: [Speech-to-Text & IA | Transcreva qualquer áudio para o português com o Whisper (OpenAI)... sem nenhum custo!](https://medium.com/@pierre_guillou). |
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Este modelo, batizado de "Portuguese Medium Whisper", é superior ao modelo original Whisper Medium da OpenAI na transcrição de áudios em português (e inclusive melhor que o modelo Whisper Large, que possui um WER de 7.1). |
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## Treinamento |
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| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Wer | |
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|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:------:| |
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| 0.0333 | 2.07 | 1500 | 0.2073 | 6.9770 | |
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| 0.0061 | 5.05 | 3000 | 0.2628 | 6.5987 | |
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| 0.0007 | 8.03 | 4500 | 0.2960 | 6.6979 | |
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| 0.0004 | 11.0 | 6000 | 0.3212 | 6.6794 | |
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### Framework versions |
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- Transformers 4.26.0.dev0 |
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- Pytorch 1.13.0+cu117 |
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- Datasets 2.7.1.dev0 |
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- Tokenizers 0.13.2 |
