🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-53-フィンランド語
このモデルは、Common Voice と CSS10フィンランド語: 単一話者音声データセット を用いて、フィンランド語に対して facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 をファインチューニングしたものです。このモデルを使用する際には、音声入力が16kHzでサンプリングされていることを確認してください。
📦 インストール
このモデルの使用には、以下の依存関係が必要です。
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
💻 使用例
基本的な使用法
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
test_dataset = load_dataset("common_voice", "el", split="test[:2%]")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("vasilis/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("vasilis/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish")
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)
def speech_file_to_array_fn(batch):
speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
batch["speech"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
inputs = processor(test_dataset["speech"][:2], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)
with torch.no_grad():
logits = model(inputs.input_values, attention_mask=inputs.attention_mask).logits
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
print("Prediction:", processor.batch_decode(predicted_ids))
print("Reference:", test_dataset["sentence"][:2])
📚 ドキュメント
評価
このモデルは、Common Voiceのフィンランド語テストデータで以下のように評価できます。
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re
test_dataset = load_dataset("common_voice", "fi", split="test")
wer = load_metric("wer")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("vasilis/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("vasilis/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish")
model.to("cuda")
chars_to_ignore_regex = "[\,\?\.\!\-\;\:\"\“\%\‘\”\�\']"
replacements = {"…": "", "–": ''}
resampler = {
48_000: torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000),
44100: torchaudio.transforms.Resample(44100, 16_000),
32000: torchaudio.transforms.Resample(32000, 16_000)
}
def speech_file_to_array_fn(batch):
batch["sentence"] = re.sub(chars_to_ignore_regex, '', batch["sentence"]).lower()
for key, value in replacements.items():
batch["sentence"] = batch["sentence"].replace(key, value)
speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
batch["speech"] = resampler[sampling_rate](speech_array).squeeze().numpy()
return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
def evaluate(batch):
inputs = processor(batch["speech"], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)
with torch.no_grad():
logits = model(inputs.input_values.to("cuda"), attention_mask=inputs.attention_mask.to("cuda")).logits
pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
batch["pred_strings"] = processor.batch_decode(pred_ids)
return batch
result = test_dataset.map(evaluate, batched=True, batch_size=8)
print("WER: {:2f}".format(100 * wer.compute(predictions=result["pred_strings"], references=result["sentence"])))
print("CER: {:2f}".format(100 * wer.compute(predictions=[" ".join(list(entry)) for entry in result["pred_strings"]], references=[" ".join(list(entry)) for entry in result["sentence"]])))
テスト結果: 38.335242 %
学習
学習にはCommon Voiceの学習データセットが使用されました。また、正規化されたトランスクリプトを使用して、CSS10フィンランド語
の全データも使用されました。20000ステップ後、Common Voiceの学習セットと検証セットを使用してさらに2000ステップファインチューニングされました。
📄 ライセンス
このモデルは apache-2.0
ライセンスの下で提供されています。
📋 モデル情報
属性 |
詳情 |
モデルタイプ |
V XLSR Wav2Vec2 Large 53 - フィンランド語 |
学習データ |
Common Voice、CSS10フィンランド語: 単一話者音声データセット |
評価指標 |
WER、CER |
タグ |
オーディオ、自動音声認識、音声、xlsrファインチューニングウィーク |
モデルの結果
- タスク: 音声認識 (自動音声認識)
- データセット: Common Voice fi
- 評価指標:
- Test WER: 38.335242
- Test CER: 6.552408