Wav2vec2 Large Xlsr 53 Ukrainian

🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-53-ukrainian

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 を Common Voice を用いてウクライナ語でファインチューニングしたモデルです。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

このモデルは、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 をウクライナ語で Common Voice を使って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。

✨ 主な機能

• 音声認識タスクに特化したウクライナ語用のモデル。
• 直接使用することができ、言語モデルを必要としません。

💻 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", "uk", split="test[:2%]")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("mrm8488/wav2vec2-large-xlsr-53-ukrainian")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("mrm8488/wav2vec2-large-xlsr-53-ukrainian")

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):
  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", "uk", split="test")
wer = load_metric("wer")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("mrm8488/wav2vec2-large-xlsr-53-ukrainian")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("mrm8488/wav2vec2-large-xlsr-53-ukrainian")
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"])))

評価結果

テスト結果: 41.82 %

📚 ドキュメント

訓練について

Common Voice の train と validation データセットを訓練に使用しました。訓練に使用したスクリプトは不明です。

📄 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。