whisper-tiny-en-US

This model is a fine-tuned version of openai/whisper-tiny on the PolyAI/minds14 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.5874
• Wer Ortho: 0.1978
• Wer: 0.1939

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: 1e-05
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 16
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: constant_with_warmup
• lr_scheduler_warmup_steps: 5
• training_steps: 400

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer Ortho	Wer
No log	0.36	10	0.5445	0.1970	0.1930
No log	0.71	20	0.5571	0.1973	0.1939
0.0009	1.07	30	0.5571	0.1981	0.1936
0.0009	1.43	40	0.5535	0.1958	0.1920
0.0024	1.79	50	0.5568	0.1967	0.1930
0.0024	2.14	60	0.5679	0.2024	0.1996
0.0024	2.5	70	0.5574	0.1970	0.1944
0.0019	2.86	80	0.5454	0.1956	0.1936
0.0019	3.21	90	0.5541	0.2044	0.1982
0.0043	3.57	100	0.5330	0.1998	0.1936
0.0043	3.93	110	0.5524	0.1981	0.1958
0.0043	4.29	120	0.5482	0.1958	0.1933
0.0043	4.64	130	0.5554	0.1984	0.1952
0.0043	5.0	140	0.5634	0.1998	0.1949
0.001	5.36	150	0.5526	0.1990	0.1930
0.001	5.71	160	0.5511	0.1973	0.1920
0.001	6.07	170	0.5548	0.1953	0.1917
0.0006	6.43	180	0.5589	0.2047	0.1998
0.0006	6.79	190	0.5657	0.2027	0.1982
0.0004	7.14	200	0.5686	0.1961	0.1933
0.0004	7.5	210	0.5714	0.1944	0.1911
0.0004	7.86	220	0.5710	0.1976	0.1941
0.0002	8.21	230	0.5656	0.1973	0.1925
0.0002	8.57	240	0.5661	0.1981	0.1928
0.0001	8.93	250	0.5688	0.1984	0.1930
0.0001	9.29	260	0.5720	0.1967	0.1920
0.0001	9.64	270	0.5745	0.1970	0.1930
0.0001	10.0	280	0.5758	0.1964	0.1925
0.0001	10.36	290	0.5767	0.1970	0.1930
0.0001	10.71	300	0.5780	0.1978	0.1941
0.0001	11.07	310	0.5793	0.1978	0.1941
0.0001	11.43	320	0.5803	0.1976	0.1939
0.0001	11.79	330	0.5815	0.1973	0.1933
0.0001	12.14	340	0.5824	0.1973	0.1933
0.0001	12.5	350	0.5833	0.1973	0.1933
0.0001	12.86	360	0.5843	0.1970	0.1933
0.0001	13.21	370	0.5850	0.1976	0.1936
0.0001	13.57	380	0.5856	0.1978	0.1939
0.0001	13.93	390	0.5865	0.1978	0.1939
0.0001	14.29	400	0.5874	0.1978	0.1939

Framework versions

• Transformers 4.31.0.dev0
• Pytorch 1.12.1+cu116
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.12.1