Wav2vec2 Large Xlsr 53 Dhivehi V2

🚀 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

✨ 主な機能

• ディベヒ語の自動音声認識に特化したモデルです。
• 言語モデルを使用せずに直接使用することができます。

📦 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。以下のコマンドを使用して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-v2")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("shahukareem/wav2vec2-large-xlsr-53-dhivehi-v2")
# 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-v2")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("shahukareem/wav2vec2-large-xlsr-53-dhivehi-v2")
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"])))

📚 ドキュメント

• データセット：Common Voice のディベヒ語データセットを使用しています。
• 評価指標：Word Error Rate (WER) を使用して評価されています。

📄 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。

⚠️ 重要提示

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。

💡 使用建议

モデルの評価や推論を高速化するために、GPUを使用することをおすすめします。