README.md

---
language:
- ro
license: apache-2.0
base_model: openai/whisper-small
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- Yehoward/iazar-date
- mozilla-foundation/common_voice_11_0
metrics:
- wer
model-index:
- name: Whisper Small Ro - Iazar
  results:
  - task:
      name: Automatic Speech Recognition
      type: automatic-speech-recognition
    dataset:
      name: Date audio colectate în cadrul proiectului TekWil
      type: Yehoward/iazar-date
      args: 'split: test'
    metrics:
    - name: Wer
      type: wer
      value: 46.265060240963855
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# Whisper Small Ro - Iazar

O adjustare a modelului [openai/whisper-small](https://huggingface.co/openai/whisper-small) pe Date audio colectate în cadrul proiectului TekWill.
Obține următoarele rezultate pe setul de evaluare:
- Pierdere: 0,8207
- Wer: 46.2651

## Descriere

Este un model intenționat pentru transcrierea graiului Moldovenesc în text.

## Datele

Pentru antrenarea modelului s-au folosit atît date de la [Common Voice](https://huggingface.co/datasets/mozilla-foundation/common_voice_11_0), cît și [date colectate în cadrul proiectului](https://github.com/Yehoward/iazar-datacollector).

## Performanță

![audioul transcris](./pub/test-audio.mp4)

Am făcut niște testări pe mai multe modele, ca să observăm dacă există un oarecare progres.


![whisper small ro](./pub/evaluare-whisper-small.png)
Transcriere de către modelul preantrenat de la Whisper.

![whisper small ro](./pub/evaluare-common-voice.png)
Transcriere de către modelul antrenat numai cu date de la Common Voice.

![whisper small ro](./pub/evaluare-iazar.png)
Transcriere de către modelul antrenat numai cu datele colectate în cadrul proiectului.

![whisper small ro](./pub/evaluare-common-voice-iazar.png)
Transcrierea de către modelul antrenat atît cu date de la Common Voice, cît și cu date colectate în cadrul proiectului.






## Procedura de antrenament

### Codul de antrenare 

Am folosit google colab pentru antrenarea modelului.

mai multe detalii -> https://github.com/Yehoward/Iazar?tab=readme-ov-file#code_de_antrenare_iazaripynb

### Hiperparametri de antrenament

Următorii hiperparametri au fost utilizați în timpul antrenamentului:
- learning_rate: 1e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_steps: 50
- training_steps: 200
- mixed_precision_training: Native AMP

### Rezultate antrenament

| Pierdere la antrenament | Epocă | Pasul | Pierdere de validare | Rata de erori a cuvintelor |
|:-------------:|:-------:|:----:|:---------------:|:-------:|
| 0.0005        | 66.6667 | 200  | 0.8207          | 46.2651 |


### Versiuni cadre

- Transformers 4.40.1
- Pytorch 2.2.1+cu121
- Datasets 2.19.0
- Tokenizers 0.19.1