实战练习

在本单元中,我们探讨了微调 ASR 模型的挑战,验证了在新语言上微调像 Whisper(即使是小型检查点)模型需要不少时间和资源。 为了提供实践经验,我们设计了一个练习,让您能够在使用较小数据集的情况下,体验微调 ASR 模型的过程。 这个练习的主要目的是让您熟悉过程,而不是取得生产级别的结果。我们故意设置了一个低指标,以确保即使在资源有限的情况下,您也应该能够达到它。

以下是指导说明:

您微调了一个模型后,请使用以下 kwargs 将其上传到 🤗 Hub:

kwargs = {
    "dataset_tags": "PolyAI/minds14",
    "finetuned_from": "openai/whisper-tiny",
    "tasks": "automatic-speech-recognition",
}

如果您的模型的标准化 WER(wer)低于 0.37,您将通过这个任务。

请随意构建您的模型 demo,并在 Discord 上分享!如果您有任何问题,欢迎在 #audio-study-group 频道发布。