Wav2vec2 Large Xlsr 53 Dhivehi

🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-53-Dhivehi

このモデルは、Common Voice のデータセットを使用して、ディベヒ語で 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。

🚀 クイックスタート

このモデルを使うことで、音声認識タスクを実行できます。以下に具体的な使い方を示します。

✨ 主な機能

• ディベヒ語の音声を高精度に認識します。
• 言語モデルを使用せずに直接利用できます。

📦 インストール

このモデルを使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドでインストールできます。

pip install torch torchaudio datasets transformers

💻 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", "dv", split="test[:2%]")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("shahukareem/wav2vec2-large-xlsr-53-dhivehi")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("shahukareem/wav2vec2-large-xlsr-53-dhivehi")

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio files as arrays
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])

高度な使用法

import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re

test_dataset = load_dataset("common_voice", "dv", split="test")
wer = load_metric("wer")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("shahukareem/wav2vec2-large-xlsr-53-dhivehi")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("shahukareem/wav2vec2-large-xlsr-53-dhivehi")
model.to("cuda")

chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"\“\%\‘\”\�\،\.\؟\!\'\"\–\’]'
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
	batch["sentence"] = re.sub(chars_to_ignore_regex, '', batch["sentence"]).lower()
	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)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio files as arrays
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"])))

🔧 技術詳細

• モデルタイプ：Wav2Vec2-Large-XLSR-53をファインチューニングしたモデル
• 訓練データ：Common Voiceの train と validation データセット

📄 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。

評価

このモデルは、Common Voiceのディベヒ語のテストデータで評価されています。 テスト結果: 32.85%

訓練

訓練には、Common Voiceの train と validation データセットが使用されました。

予測例

reference: ކަރަންޓް ވައިރުކޮށް ބޮކި ހަރުކުރުން
predicted: ކަރަންޓް ވައިރުކޮށް ބޮކި ހަރުކުރުން
--
reference: ދެން އެކުދިންނާ ދިމާއަށް އަތް ދިށްކޮށްލެވެ
predicted: ދެން އެކުދިންނާ ދިމާއަށް އަތް ދިއްކޮށްލެވެ ް
--
reference: ރަކި ހިނިތުންވުމަކާއެކު އޭނާ އަމިއްލައަށް ތައާރަފްވި
predicted: ރަކި ހިނިތުންވުމަކާއެކު އޭނާ އަމިއްލައަށް ތައަރަފްވި
--
reference: ކޮޓަރީގެ ކުޑަދޮރުން ބޭރު ބަލަހައްޓައިގެން އިން ރޫނާގެ މޫނުމަތިން ފާޅުވަމުން ދިޔައީ ކަންބޮޑުވުމުގެ އަސަރުތައް
predicted: ކޮޓަރީގެ ކުޑަދޮރުން ބޭރު ބަލަހައްޓައިގެން އިން ރޫނާގެ މޫނުމަތިން ފާޅުވަމުން ދިޔައީ ކަންބޮޑުވުމުގެ އަސަރުތައް
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