--- license: apache-2.0 tags: - generated_from_trainer base_model: chcaa/xls-r-300m-danish model-index: - name: wav2vec2-large-danish-npsc-nst results: [] --- # wav2vec2-large-danish-npsc-nst This model is a fine-tuned version of [chcaa/xls-r-300m-danish](https://huggingface.co/chcaa/xls-r-300m-danish) on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.0587 - Wer: 0.0669 ## 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: 0.0001 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 16 - seed: 42 - gradient_accumulation_steps: 2 - total_train_batch_size: 32 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - lr_scheduler_warmup_steps: 2000 - num_epochs: 15.0 - mixed_precision_training: Native AMP ### Training results | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Wer | |:-------------:|:-----:|:------:|:---------------:|:------:| | 3.0474 | 0.05 | 500 | 2.9879 | 1.0 | | 1.7255 | 0.11 | 1000 | 1.1271 | 0.9732 | | 0.8932 | 0.16 | 1500 | 0.5474 | 0.5983 | | 0.7358 | 0.21 | 2000 | 0.4152 | 0.4584 | | 0.5939 | 0.26 | 2500 | 0.3455 | 0.3860 | | 0.5437 | 0.32 | 3000 | 0.3024 | 0.3473 | | 0.5128 | 0.37 | 3500 | 0.2708 | 0.3043 | | 0.4682 | 0.42 | 4000 | 0.2462 | 0.2841 | | 0.4392 | 0.47 | 4500 | 0.2374 | 0.2639 | | 0.4022 | 0.53 | 5000 | 0.2182 | 0.2457 | | 0.4106 | 0.58 | 5500 | 0.2066 | 0.2331 | | 0.3883 | 0.63 | 6000 | 0.1997 | 0.2267 | | 0.3701 | 0.69 | 6500 | 0.1862 | 0.2164 | | 0.3628 | 0.74 | 7000 | 0.1817 | 0.2051 | | 0.3468 | 0.79 | 7500 | 0.1716 | 0.1963 | | 0.3311 | 0.84 | 8000 | 0.1704 | 0.1924 | | 0.3329 | 0.9 | 8500 | 0.1620 | 0.1873 | | 0.3179 | 0.95 | 9000 | 0.1575 | 0.1811 | | 0.3162 | 1.0 | 9500 | 0.1519 | 0.1729 | | 0.296 | 1.05 | 10000 | 0.1503 | 0.1701 | | 0.2912 | 1.11 | 10500 | 0.1473 | 0.1673 | | 0.296 | 1.16 | 11000 | 0.1422 | 0.1649 | | 0.3615 | 1.21 | 11500 | 0.1373 | 0.1607 | | 0.276 | 1.26 | 12000 | 0.1376 | 0.1572 | | 0.2719 | 1.32 | 12500 | 0.1349 | 0.1540 | | 0.2717 | 1.37 | 13000 | 0.1306 | 0.1524 | | 0.2742 | 1.42 | 13500 | 0.1280 | 0.1515 | | 0.261 | 1.48 | 14000 | 0.1246 | 0.1480 | | 0.2532 | 1.53 | 14500 | 0.1266 | 0.1460 | | 0.2501 | 1.58 | 15000 | 0.1227 | 0.1435 | | 0.2705 | 1.63 | 15500 | 0.1202 | 0.1400 | | 0.2433 | 1.69 | 16000 | 0.1190 | 0.1396 | | 0.2526 | 1.74 | 16500 | 0.1182 | 0.1381 | | 0.2362 | 1.79 | 17000 | 0.1169 | 0.1363 | | 0.2359 | 1.84 | 17500 | 0.1166 | 0.1362 | | 0.2341 | 1.9 | 18000 | 0.1133 | 0.1336 | | 0.2347 | 1.95 | 18500 | 0.1121 | 0.1311 | | 0.2428 | 2.0 | 19000 | 0.1109 | 0.1293 | | 0.229 | 2.06 | 19500 | 0.1104 | 0.1275 | | 0.2307 | 2.11 | 20000 | 0.1084 | 0.1278 | | 0.2287 | 2.16 | 20500 | 0.1070 | 0.1260 | | 0.217 | 2.21 | 21000 | 0.1066 | 0.1242 | | 0.2056 | 2.27 | 21500 | 0.1058 | 0.1235 | | 0.2039 | 2.32 | 22000 | 0.1013 | 0.1211 | | 0.192 | 2.37 | 22500 | 0.1028 | 0.1198 | | 0.2129 | 2.42 | 23000 | 0.1035 | 0.1202 | | 0.1972 | 2.48 | 23500 | 0.1002 | 0.1197 | | 0.2136 | 2.53 | 24000 | 0.1014 | 0.1183 | | 0.2176 | 2.58 | 24500 | 0.0990 | 0.1181 | | 0.2029 | 2.64 | 25000 | 0.0975 | 0.1170 | | 0.2015 | 2.69 | 25500 | 0.0981 | 0.1168 | | 0.2 | 2.74 | 26000 | 0.0960 | 0.1145 | | 0.2018 | 2.79 | 26500 | 0.0966 | 0.1152 | | 0.1935 | 2.85 | 27000 | 0.0936 | 0.1144 | | 0.1944 | 2.9 | 27500 | 0.0931 | 0.1129 | | 0.1862 | 2.95 | 28000 | 0.0920 | 0.1126 | | 0.1805 | 3.0 | 28500 | 0.0941 | 0.1103 | | 0.1764 | 3.06 | 29000 | 0.0940 | 0.1103 | | 0.1859 | 3.11 | 29500 | 0.0915 | 0.1095 | | 0.1865 | 3.16 | 30000 | 0.0925 | 0.1099 | | 0.1713 | 3.21 | 30500 | 0.0907 | 0.1085 | | 0.1917 | 3.27 | 31000 | 0.0898 | 0.1075 | | 0.1708 | 3.32 | 31500 | 0.0909 | 0.1067 | | 0.1754 | 3.37 | 32000 | 0.0892 | 0.1078 | | 0.1813 | 3.43 | 32500 | 0.0895 | 0.1063 | | 0.1842 | 3.48 | 33000 | 0.0882 | 0.1059 | | 0.1834 | 3.53 | 33500 | 0.0883 | 0.1048 | | 0.1746 | 3.58 | 34000 | 0.0866 | 0.1037 | | 0.1765 | 3.64 | 34500 | 0.0860 | 0.1047 | | 0.1747 | 3.69 | 35000 | 0.0873 | 0.1038 | | 0.1741 | 3.74 | 35500 | 0.0851 | 0.1028 | | 0.1589 | 3.79 | 36000 | 0.0851 | 0.1026 | | 0.1659 | 3.85 | 36500 | 0.0844 | 0.1017 | | 0.1716 | 3.9 | 37000 | 0.0831 | 0.1008 | | 0.1728 | 3.95 | 37500 | 0.0828 | 0.1015 | | 0.1877 | 4.01 | 38000 | 0.0847 | 0.1007 | | 0.166 | 4.06 | 38500 | 0.0834 | 0.1005 | | 0.151 | 4.11 | 39000 | 0.0836 | 0.0998 | | 0.1614 | 4.16 | 39500 | 0.0848 | 0.1008 | | 0.161 | 4.22 | 40000 | 0.0818 | 0.1005 | | 0.162 | 4.27 | 40500 | 0.0822 | 0.0990 | | 0.1702 | 4.32 | 41000 | 0.0806 | 0.0976 | | 0.1585 | 4.37 | 41500 | 0.0807 | 0.0983 | | 0.1682 | 4.43 | 42000 | 0.0792 | 0.0972 | | 0.1607 | 4.48 | 42500 | 0.0797 | 0.0966 | | 0.161 | 4.53 | 43000 | 0.0817 | 0.0978 | | 0.1562 | 4.59 | 43500 | 0.0781 | 0.0965 | | 0.1556 | 4.64 | 44000 | 0.0800 | 0.0962 | | 0.1516 | 4.69 | 44500 | 0.0779 | 0.0948 | | 0.1518 | 4.74 | 45000 | 0.0786 | 0.0945 | | 0.1587 | 4.8 | 45500 | 0.0782 | 0.0939 | | 0.1653 | 4.85 | 46000 | 0.0772 | 0.0935 | | 0.1592 | 4.9 | 46500 | 0.0768 | 0.0933 | | 0.1517 | 4.95 | 47000 | 0.0772 | 0.0928 | | 0.1515 | 5.01 | 47500 | 0.0780 | 0.0917 | | 0.2077 | 5.06 | 48000 | 0.0780 | 0.0925 | | 0.1531 | 5.11 | 48500 | 0.0758 | 0.0909 | | 0.155 | 5.16 | 49000 | 0.0757 | 0.0901 | | 0.1501 | 5.22 | 49500 | 0.0767 | 0.0895 | | 0.1435 | 5.27 | 50000 | 0.0759 | 0.0890 | | 0.1449 | 5.32 | 50500 | 0.0762 | 0.0896 | | 0.1489 | 5.38 | 51000 | 0.0743 | 0.0880 | | 0.1456 | 5.43 | 51500 | 0.0757 | 0.0883 | | 0.1515 | 5.48 | 52000 | 0.0751 | 0.0891 | | 0.1446 | 5.53 | 52500 | 0.0739 | 0.0870 | | 0.1503 | 5.59 | 53000 | 0.0731 | 0.0872 | | 0.1405 | 5.64 | 53500 | 0.0731 | 0.0865 | | 0.1385 | 5.69 | 54000 | 0.0737 | 0.0859 | | 0.1439 | 5.74 | 54500 | 0.0732 | 0.0860 | | 0.1378 | 5.8 | 55000 | 0.0750 | 0.0859 | | 0.1441 | 5.85 | 55500 | 0.0713 | 0.0855 | | 0.1288 | 5.9 | 56000 | 0.0733 | 0.0851 | | 0.1484 | 5.96 | 56500 | 0.0718 | 0.0848 | | 0.1437 | 6.01 | 57000 | 0.0714 | 0.0843 | | 0.138 | 6.06 | 57500 | 0.0722 | 0.0848 | | 0.1356 | 6.11 | 58000 | 0.0717 | 0.0845 | | 0.1291 | 6.17 | 58500 | 0.0713 | 0.0843 | | 0.1269 | 6.22 | 59000 | 0.0720 | 0.0840 | | 0.133 | 6.27 | 59500 | 0.0709 | 0.0839 | | 0.1402 | 6.32 | 60000 | 0.0706 | 0.0833 | | 0.1332 | 6.38 | 60500 | 0.0709 | 0.0836 | | 0.1271 | 6.43 | 61000 | 0.0705 | 0.0825 | | 0.1279 | 6.48 | 61500 | 0.0710 | 0.0828 | | 0.1317 | 6.54 | 62000 | 0.0699 | 0.0831 | | 0.133 | 6.59 | 62500 | 0.0699 | 0.0826 | | 0.1259 | 6.64 | 63000 | 0.0703 | 0.0818 | | 0.1377 | 6.69 | 63500 | 0.0701 | 0.0817 | | 0.136 | 6.75 | 64000 | 0.0701 | 0.0817 | | 0.1218 | 6.8 | 64500 | 0.0699 | 0.0816 | | 0.1239 | 6.85 | 65000 | 0.0687 | 0.0817 | | 0.1331 | 6.9 | 65500 | 0.0696 | 0.0810 | | 0.1252 | 6.96 | 66000 | 0.0679 | 0.0806 | | 0.1381 | 7.01 | 66500 | 0.0688 | 0.0804 | | 0.1232 | 7.06 | 67000 | 0.0688 | 0.0808 | | 0.1288 | 7.11 | 67500 | 0.0686 | 0.0803 | | 0.1223 | 7.17 | 68000 | 0.0684 | 0.0795 | | 0.1344 | 7.22 | 68500 | 0.0679 | 0.0799 | | 0.1272 | 7.27 | 69000 | 0.0683 | 0.0798 | | 0.129 | 7.33 | 69500 | 0.0689 | 0.0799 | | 0.118 | 7.38 | 70000 | 0.0684 | 0.0788 | | 0.1351 | 7.43 | 70500 | 0.0681 | 0.0792 | | 0.1213 | 7.48 | 71000 | 0.0671 | 0.0781 | | 0.1311 | 7.54 | 71500 | 0.0666 | 0.0787 | | 0.1194 | 7.59 | 72000 | 0.0665 | 0.0789 | | 0.1216 | 7.64 | 72500 | 0.0664 | 0.0779 | | 0.1188 | 7.69 | 73000 | 0.0665 | 0.0783 | | 0.1161 | 7.75 | 73500 | 0.0661 | 0.0777 | | 0.1279 | 7.8 | 74000 | 0.0654 | 0.0782 | | 0.1243 | 7.85 | 74500 | 0.0664 | 0.0776 | | 0.1223 | 7.91 | 75000 | 0.0648 | 0.0778 | | 0.123 | 7.96 | 75500 | 0.0650 | 0.0772 | | 0.1182 | 8.01 | 76000 | 0.0663 | 0.0773 | | 0.1199 | 8.06 | 76500 | 0.0662 | 0.0776 | | 0.1158 | 8.12 | 77000 | 0.0667 | 0.0772 | | 0.1142 | 8.17 | 77500 | 0.0672 | 0.0773 | | 0.1174 | 8.22 | 78000 | 0.0668 | 0.0765 | | 0.1204 | 8.27 | 78500 | 0.0661 | 0.0769 | | 0.1121 | 8.33 | 79000 | 0.0666 | 0.0769 | | 0.1211 | 8.38 | 79500 | 0.0652 | 0.0758 | | 0.1214 | 8.43 | 80000 | 0.0656 | 0.0764 | | 0.1159 | 8.49 | 80500 | 0.0653 | 0.0762 | | 0.2059 | 8.54 | 81000 | 0.0664 | 0.0765 | | 0.1145 | 8.59 | 81500 | 0.0653 | 0.0759 | | 0.1162 | 8.64 | 82000 | 0.0650 | 0.0761 | | 0.1142 | 8.7 | 82500 | 0.0651 | 0.0764 | | 0.1183 | 8.75 | 83000 | 0.0649 | 0.0753 | | 0.112 | 8.8 | 83500 | 0.0657 | 0.0756 | | 0.1175 | 8.85 | 84000 | 0.0639 | 0.0753 | | 0.1154 | 8.91 | 84500 | 0.0640 | 0.0752 | | 0.107 | 8.96 | 85000 | 0.0651 | 0.0747 | | 0.1105 | 9.01 | 85500 | 0.0646 | 0.0745 | | 0.1129 | 9.07 | 86000 | 0.0651 | 0.0743 | | 0.1112 | 9.12 | 86500 | 0.0643 | 0.0743 | | 0.108 | 9.17 | 87000 | 0.0639 | 0.0743 | | 0.1114 | 9.22 | 87500 | 0.0643 | 0.0738 | | 0.1136 | 9.28 | 88000 | 0.0635 | 0.0747 | | 0.1086 | 9.33 | 88500 | 0.0633 | 0.0742 | | 0.1097 | 9.38 | 89000 | 0.0629 | 0.0745 | | 0.1094 | 9.43 | 89500 | 0.0632 | 0.0734 | | 0.1107 | 9.49 | 90000 | 0.0637 | 0.0737 | | 0.1072 | 9.54 | 90500 | 0.0633 | 0.0734 | | 0.101 | 9.59 | 91000 | 0.0633 | 0.0733 | | 0.1076 | 9.64 | 91500 | 0.0631 | 0.0730 | | 0.1135 | 9.7 | 92000 | 0.0623 | 0.0725 | | 0.1168 | 9.75 | 92500 | 0.0625 | 0.0727 | | 0.1047 | 9.8 | 93000 | 0.0625 | 0.0731 | | 0.0992 | 9.86 | 93500 | 0.0628 | 0.0726 | | 0.1026 | 9.91 | 94000 | 0.0630 | 0.0724 | | 0.1129 | 9.96 | 94500 | 0.0615 | 0.0725 | | 0.1088 | 10.01 | 95000 | 0.0623 | 0.0726 | | 0.107 | 10.07 | 95500 | 0.0630 | 0.0719 | | 0.115 | 10.12 | 96000 | 0.0623 | 0.0722 | | 0.1037 | 10.17 | 96500 | 0.0622 | 0.0715 | | 0.1028 | 10.22 | 97000 | 0.0612 | 0.0717 | | 0.1025 | 10.28 | 97500 | 0.0618 | 0.0715 | | 0.1075 | 10.33 | 98000 | 0.0610 | 0.0719 | | 0.1035 | 10.38 | 98500 | 0.0627 | 0.0715 | | 0.1038 | 10.44 | 99000 | 0.0608 | 0.0721 | | 0.0968 | 10.49 | 99500 | 0.0618 | 0.0712 | | 0.1095 | 10.54 | 100000 | 0.0621 | 0.0713 | | 0.1957 | 10.59 | 100500 | 0.0606 | 0.0717 | | 0.1032 | 10.65 | 101000 | 0.0613 | 0.0708 | | 0.1104 | 10.7 | 101500 | 0.0622 | 0.0709 | | 0.1071 | 10.75 | 102000 | 0.0612 | 0.0707 | | 0.1133 | 10.8 | 102500 | 0.0618 | 0.0703 | | 0.1017 | 10.86 | 103000 | 0.0616 | 0.0703 | | 0.0943 | 10.91 | 103500 | 0.0613 | 0.0704 | | 0.1067 | 10.96 | 104000 | 0.0602 | 0.0704 | | 0.1078 | 11.02 | 104500 | 0.0602 | 0.0705 | | 0.1088 | 11.07 | 105000 | 0.0617 | 0.0704 | | 0.101 | 11.12 | 105500 | 0.0609 | 0.0703 | | 0.0956 | 11.17 | 106000 | 0.0608 | 0.0701 | | 0.0995 | 11.23 | 106500 | 0.0614 | 0.0702 | | 0.0917 | 11.28 | 107000 | 0.0611 | 0.0698 | | 0.1023 | 11.33 | 107500 | 0.0608 | 0.0697 | | 0.1107 | 11.38 | 108000 | 0.0607 | 0.0699 | | 0.0945 | 11.44 | 108500 | 0.0610 | 0.0695 | | 0.1043 | 11.49 | 109000 | 0.0603 | 0.0697 | | 0.1007 | 11.54 | 109500 | 0.0606 | 0.0699 | | 0.0997 | 11.59 | 110000 | 0.0596 | 0.0696 | | 0.0958 | 11.65 | 110500 | 0.0602 | 0.0695 | | 0.1011 | 11.7 | 111000 | 0.0602 | 0.0698 | | 0.0996 | 11.75 | 111500 | 0.0605 | 0.0695 | | 0.0993 | 11.81 | 112000 | 0.0610 | 0.0691 | | 0.0958 | 11.86 | 112500 | 0.0603 | 0.0693 | | 0.0997 | 11.91 | 113000 | 0.0600 | 0.0695 | | 0.0991 | 11.96 | 113500 | 0.0596 | 0.0691 | | 0.096 | 12.02 | 114000 | 0.0603 | 0.0688 | | 0.0971 | 12.07 | 114500 | 0.0605 | 0.0688 | | 0.0948 | 12.12 | 115000 | 0.0601 | 0.0687 | | 0.0981 | 12.17 | 115500 | 0.0596 | 0.0690 | | 0.0928 | 12.23 | 116000 | 0.0599 | 0.0689 | | 0.0959 | 12.28 | 116500 | 0.0602 | 0.0686 | | 0.0925 | 12.33 | 117000 | 0.0598 | 0.0686 | | 0.0998 | 12.39 | 117500 | 0.0593 | 0.0689 | | 0.0996 | 12.44 | 118000 | 0.0600 | 0.0685 | | 0.0981 | 12.49 | 118500 | 0.0600 | 0.0685 | | 0.1045 | 12.54 | 119000 | 0.0593 | 0.0684 | | 0.0944 | 12.6 | 119500 | 0.0594 | 0.0684 | | 0.0874 | 12.65 | 120000 | 0.0590 | 0.0686 | | 0.092 | 12.7 | 120500 | 0.0597 | 0.0681 | | 0.0931 | 12.75 | 121000 | 0.0599 | 0.0678 | | 0.092 | 12.81 | 121500 | 0.0604 | 0.0679 | | 0.1033 | 12.86 | 122000 | 0.0591 | 0.0684 | | 0.0935 | 12.91 | 122500 | 0.0594 | 0.0680 | | 0.1062 | 12.97 | 123000 | 0.0594 | 0.0677 | | 0.0948 | 13.02 | 123500 | 0.0600 | 0.0679 | | 0.0939 | 13.07 | 124000 | 0.0599 | 0.0677 | | 0.0962 | 13.12 | 124500 | 0.0602 | 0.0676 | | 0.1015 | 13.18 | 125000 | 0.0594 | 0.0676 | | 0.0976 | 13.23 | 125500 | 0.0586 | 0.0676 | | 0.0876 | 13.28 | 126000 | 0.0595 | 0.0679 | | 0.0864 | 13.33 | 126500 | 0.0597 | 0.0675 | | 0.1756 | 13.39 | 127000 | 0.0583 | 0.0678 | | 0.0963 | 13.44 | 127500 | 0.0584 | 0.0677 | | 0.0956 | 13.49 | 128000 | 0.0593 | 0.0676 | | 0.0927 | 13.54 | 128500 | 0.0594 | 0.0674 | | 0.0969 | 13.6 | 129000 | 0.0588 | 0.0674 | | 0.1005 | 13.65 | 129500 | 0.0586 | 0.0674 | | 0.097 | 13.7 | 130000 | 0.0593 | 0.0674 | | 0.0944 | 13.76 | 130500 | 0.0596 | 0.0673 | | 0.0908 | 13.81 | 131000 | 0.0593 | 0.0674 | | 0.0928 | 13.86 | 131500 | 0.0594 | 0.0673 | | 0.0934 | 13.91 | 132000 | 0.0592 | 0.0674 | | 0.0967 | 13.97 | 132500 | 0.0589 | 0.0672 | | 0.0921 | 14.02 | 133000 | 0.0585 | 0.0671 | | 0.0927 | 14.07 | 133500 | 0.0590 | 0.0673 | | 0.0908 | 14.12 | 134000 | 0.0588 | 0.0672 | | 0.0875 | 14.18 | 134500 | 0.0591 | 0.0672 | | 0.097 | 14.23 | 135000 | 0.0589 | 0.0670 | | 0.0915 | 14.28 | 135500 | 0.0586 | 0.0670 | | 0.094 | 14.34 | 136000 | 0.0587 | 0.0672 | | 0.09 | 14.39 | 136500 | 0.0589 | 0.0672 | | 0.0969 | 14.44 | 137000 | 0.0586 | 0.0670 | | 0.0925 | 14.49 | 137500 | 0.0585 | 0.0670 | | 0.1005 | 14.55 | 138000 | 0.0584 | 0.0668 | | 0.0907 | 14.6 | 138500 | 0.0584 | 0.0669 | | 0.0891 | 14.65 | 139000 | 0.0587 | 0.0669 | | 0.0907 | 14.7 | 139500 | 0.0588 | 0.0669 | | 0.0948 | 14.76 | 140000 | 0.0586 | 0.0668 | | 0.0907 | 14.81 | 140500 | 0.0585 | 0.0670 | | 0.0914 | 14.86 | 141000 | 0.0586 | 0.0669 | | 0.0867 | 14.92 | 141500 | 0.0587 | 0.0669 | | 0.0877 | 14.97 | 142000 | 0.0587 | 0.0669 | ### Framework versions - Transformers 4.18.0 - Pytorch 1.11.0+cu113 - Datasets 2.1.0 - Tokenizers 0.12.1