Hugging Face's logo

gary109
/
ai-light-dance_drums_ft_pretrain_wav2vec2-base-new_onset-idmt-mdb-2

Automatic Speech Recognition
Transformers
PyTorch
TensorBoard
wav2vec2
gary109/AI_Light_Dance
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
ai-light-dance_drums_ft_pretrain_wav2vec2-base-new_onset-idmt-mdb-2 / README.md
gary109's picture
gary109
update model card README.md
ea8158d
preview code
|
raw
history blame
7.71 kB
metadata
tags:
  - automatic-speech-recognition
  - gary109/AI_Light_Dance
  - generated_from_trainer
datasets:
  - ai_light_dance
metrics:
  - wer
model-index:
  - name: ai-light-dance_drums_ft_pretrain_wav2vec2-base-new_onset-idmt-mdb-2
    results: []

ai-light-dance_drums_ft_pretrain_wav2vec2-base-new_onset-idmt-mdb-2

This model is a fine-tuned version of gary109/ai-light-dance_drums_ft_pretrain_wav2vec2-base-new_onset-idmt-mdb-2 on the GARY109/AI_LIGHT_DANCE - ONSET-IDMT-MDB-2 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.4204
  • Wer: 0.1844

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: 0.0003
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 30
  • num_epochs: 100.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Wer
0.2599 0.98 11 0.4281 0.2198
0.2491 1.98 22 0.4891 0.1947
0.2619 2.98 33 0.5496 0.2183
0.3354 3.98 44 0.5202 0.2094
0.277 4.98 55 0.4574 0.2080
0.3065 5.98 66 0.4749 0.2080
0.2669 6.98 77 0.5902 0.2183
0.2829 7.98 88 0.8560 0.2050
0.2509 8.98 99 0.6190 0.2035
0.2728 9.98 110 0.6562 0.2109
0.2615 10.98 121 0.6291 0.2065
0.2586 11.98 132 0.6167 0.1844
0.2441 12.98 143 0.6736 0.1962
0.233 13.98 154 0.5727 0.2050
0.2567 14.98 165 0.6165 0.1873
0.2264 15.98 176 0.7506 0.2080
0.2346 16.98 187 0.7017 0.1888
0.2343 17.98 198 0.5930 0.2094
0.2638 18.98 209 0.5730 0.2006
0.2543 19.98 220 0.4991 0.2198
0.2476 20.98 231 0.6364 0.2065
0.2777 21.98 242 0.6247 0.1844
0.2661 22.98 253 0.5589 0.2006
0.2094 23.98 264 0.5316 0.2080
0.2496 24.98 275 0.8821 0.1844
0.2302 25.98 286 0.5408 0.1814
0.2651 26.98 297 0.6479 0.2094
0.2119 27.98 308 0.5875 0.1814
0.2468 28.98 319 0.7614 0.1976
0.2239 29.98 330 0.4908 0.1903
0.2514 30.98 341 0.5196 0.2035
0.2244 31.98 352 0.5580 0.1991
0.2524 32.98 363 0.5342 0.2021
0.2516 33.98 374 0.4204 0.1844
0.2515 34.98 385 0.5135 0.2124
0.2542 35.98 396 0.8150 0.1962
0.2269 36.98 407 0.8833 0.2094
0.212 37.98 418 1.3235 0.2183
0.2119 38.98 429 0.6919 0.2021
0.2228 39.98 440 0.6712 0.2021
0.2127 40.98 451 0.7557 0.1976
0.2064 41.98 462 0.5918 0.1947
0.2147 42.98 473 0.8049 0.1962
0.193 43.98 484 0.7117 0.1976
0.2063 44.98 495 0.5544 0.1962
0.1989 45.98 506 0.5782 0.1888
0.2193 46.98 517 0.5216 0.1947
0.2012 47.98 528 0.5269 0.1917
0.2187 48.98 539 0.4636 0.1844
0.2128 49.98 550 0.4968 0.1888
0.2041 50.98 561 0.4784 0.1888
0.1993 51.98 572 0.5592 0.1755
0.1981 52.98 583 0.4871 0.1785
0.1808 53.98 594 0.4771 0.1740
0.2317 54.98 605 0.5285 0.1814
0.1906 55.98 616 0.5485 0.1844
0.1924 56.98 627 0.5615 0.1814
0.1761 57.98 638 0.4604 0.1799
0.2047 58.98 649 0.4223 0.1829
0.1992 59.98 660 0.4706 0.1873
0.1949 60.98 671 0.4633 0.1844
0.2034 61.98 682 0.4854 0.1814
0.2147 62.98 693 0.4489 0.1844
0.2135 63.98 704 0.4874 0.1726
0.2021 64.98 715 0.4635 0.1814
0.1822 65.98 726 0.4813 0.1785
0.1882 66.98 737 0.5076 0.1799
0.2014 67.98 748 0.5183 0.1888
0.1869 68.98 759 0.5035 0.1799
0.1914 69.98 770 0.4694 0.1844
0.1972 70.98 781 0.4485 0.1844
0.1724 71.98 792 0.4579 0.1829
0.195 72.98 803 0.5178 0.1814
0.2017 73.98 814 0.4978 0.1829
0.1874 74.98 825 0.5035 0.1873
0.1925 75.98 836 0.5495 0.1829
0.1845 76.98 847 0.5394 0.1799
0.1718 77.98 858 0.5070 0.1711
0.1824 78.98 869 0.4912 0.1770
0.1702 79.98 880 0.4632 0.1726
0.1563 80.98 891 0.4412 0.1726
0.1858 81.98 902 0.4635 0.1667
0.1701 82.98 913 0.4838 0.1726
0.188 83.98 924 0.4775 0.1814
0.1789 84.98 935 0.4801 0.1740
0.2134 85.98 946 0.4542 0.1785
0.2141 86.98 957 0.4499 0.1785
0.1599 87.98 968 0.4595 0.1770
0.1927 88.98 979 0.4772 0.1755
0.1709 89.98 990 0.4588 0.1770
0.1588 90.98 1001 0.4607 0.1785
0.1702 91.98 1012 0.4656 0.1829
0.1646 92.98 1023 0.4631 0.1829
0.1867 93.98 1034 0.4758 0.1814
0.1799 94.98 1045 0.4820 0.1755
0.1611 95.98 1056 0.4846 0.1785
0.1685 96.98 1067 0.4816 0.1770
0.19 97.98 1078 0.4781 0.1770
0.1953 98.98 1089 0.4767 0.1770
0.188 99.98 1100 0.4774 0.1770

Framework versions

  • Transformers 4.25.0.dev0
  • Pytorch 1.8.1+cu111
  • Datasets 2.7.1.dev0
  • Tokenizers 0.13.2