Wav2vec2 Xls R 1b French

🚀 フランス語音声認識用に微調整されたXLS - R 1Bモデル

このモデルは、[facebook/wav2vec2 - xls - r - 1b](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2 - xls - r - 1b) をフランス語で微調整したものです。微調整には、[Common Voice 8.0](https://huggingface.co/datasets/mozilla - foundation/common_voice_8_0)、MediaSpeech、Multilingual TEDx、Multilingual LibriSpeech、および Voxpopuli のトレーニングデータと検証データが使用されています。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。

このモデルは HuggingSound ツールで微調整されており、[OVHcloud](https://www.ovhcloud.com/en/public - cloud/ai - training/) から提供されたGPUクレジットのおかげで実現されました。

🚀 クイックスタート

このモデルは、フランス語の音声認識タスクに使用できます。以下のセクションでは、使用方法や評価方法について説明します。

✨ 主な機能

• フランス語の音声を高精度に認識します。
• 複数の公開データセットを用いて微調整されています。

📦 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、必要なライブラリをインストールしてください。

pip install transformers datasets librosa torch

💻 使用例

基本的な使用法

HuggingSound ライブラリを使用する場合：

from huggingsound import SpeechRecognitionModel

model = SpeechRecognitionModel("jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-french")
audio_paths = ["/path/to/file.mp3", "/path/to/another_file.wav"]

transcriptions = model.transcribe(audio_paths)

高度な使用法

独自の推論スクリプトを書く場合：

import torch
import librosa
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor

LANG_ID = "fr"
MODEL_ID = "jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-french"
SAMPLES = 10

test_dataset = load_dataset("common_voice", LANG_ID, split=f"test[:{SAMPLES}]")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(MODEL_ID)
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(MODEL_ID)

# データセットの前処理
# 音声ファイルを配列として読み込む必要があります
def speech_file_to_array_fn(batch):
    speech_array, sampling_rate = librosa.load(batch["path"], sr=16_000)
    batch["speech"] = speech_array
    batch["sentence"] = batch["sentence"].upper()
    return batch

test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
inputs = processor(test_dataset["speech"], 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)
predicted_sentences = processor.batch_decode(predicted_ids)

📚 ドキュメント

評価コマンド

1. mozilla - foundation/common_voice_8_0 の test スプリットで評価する場合

python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-french --dataset mozilla-foundation/common_voice_8_0 --config fr --split test

2. speech - recognition - community - v2/dev_data で評価する場合

python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-french --dataset speech-recognition-community-v2/dev_data --config fr --split validation --chunk_length_s 5.0 --stride_length_s 1.0

引用

このモデルを引用する場合は、以下のBibTeXを使用できます。

@misc{grosman2021xlsr-1b-french,
  title={Fine-tuned {XLS-R} 1{B} model for speech recognition in {F}rench},
  author={Grosman, Jonatas},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-french}},
  year={2022}
}

📄 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。