Wav2vec2 Large Xlsr 53 Greek

🚀 ギリシャ語音声認識用に微調整されたXLSR - 53大規模モデル

このプロジェクトでは、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 モデルを微調整し、ギリシャ語の音声認識に適用できるようにしています。微調整には、Common Voice 6.1 と CSS10 のトレーニングセットと検証セットを使用しています。このモデルを使用する際には、音声入力のサンプリングレートが16kHzであることを確認してください。

このモデルの微調整には、OVHcloud が提供してくれたGPU計算リソースが大いに役立ちました。トレーニングスクリプトは こちら で見ることができます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、追加の言語モデルを必要とせずに、ギリシャ語の音声認識に直接使用できます。以下に、2つの使用方法を紹介します。

📦 インストール

このモデルを使用するには、いくつかのPythonライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install huggingsound datasets transformers librosa torch

💻 使用例

基本的な使用法

HuggingSound ライブラリを使用して音声認識を行う方法です。

from huggingsound import SpeechRecognitionModel

model = SpeechRecognitionModel("jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-greek")
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作成する方法です。

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

LANG_ID = "el"
MODEL_ID = "jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-greek"
SAMPLES = 5

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

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

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

for i, predicted_sentence in enumerate(predicted_sentences):
    print("-" * 100)
    print("Reference:", test_dataset[i]["sentence"])
    print("Prediction:", predicted_sentence)

以下は、一部の認識結果の例です。

🔧 技術詳細

モデルの評価

以下のスクリプトを使用して、Common Voiceのギリシャ語テストデータでモデルを評価できます。

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

LANG_ID = "el"
MODEL_ID = "jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-greek"
DEVICE = "cuda"

CHARS_TO_IGNORE = [",", "?", "¿", ".", "!", "¡", ";", "；", ":", '""', "%", '"', "�", "ʿ", "·", "჻", "~", "՞",
                   "؟", "،", "।", "॥", "«", "»", "„", "“", "”", "「", "」", "‘", "’", "《", "》", "(", ")", "[", "]",
                   "{", "}", "=", "`", "_", "+", "<", ">", "…", "–", "°", "´", "ʾ", "‹", "›", "©", "®", "—", "→", "。",
                   "、", "﹂", "﹁", "‧", "～", "﹏", "，", "｛", "｝", "（", "）", "［", "］", "【", "】", "‥", "〽",
                   "『", "』", "〝", "〟", "⟨", "⟩", "〜", "：", "！", "？", "♪", "؛", "/", "\\\\", "º", "−", "^", "ʻ", "ˆ"]

test_dataset = load_dataset("common_voice", LANG_ID, split="test")

wer = load_metric("wer.py") # https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint/blob/main/wer.py
cer = load_metric("cer.py") # https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint/blob/main/cer.py

chars_to_ignore_regex = f"[{re.escape(''.join(CHARS_TO_IGNORE))}]"

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

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
    with warnings.catch_warnings():
        warnings.simplefilter("ignore")
        speech_array, sampling_rate = librosa.load(batch["path"], sr=16_000)
    batch["speech"] = speech_array
    batch["sentence"] = re.sub(chars_to_ignore_regex, "", batch["sentence"]).upper()
    return batch

test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio 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(DEVICE), attention_mask=inputs.attention_mask.to(DEVICE)).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)

predictions = [x.upper() for x in result["pred_strings"]]
references = [x.upper() for x in result["sentence"]]

print(f"WER: {wer.compute(predictions=predictions, references=references, chunk_size=1000) * 100}")
print(f"CER: {cer.compute(predictions=predictions, references=references, chunk_size=1000) * 100}")

テスト結果

以下の表は、モデルの単語誤り率（WER）と文字誤り率（CER）を示しています。私は2021 - 04 - 22にも、他のモデルに対して上記の評価スクリプトを実行しました。なお、下表の結果は、報告されている結果と異なる場合があります。これは、使用した他の評価スクリプトの特殊性によるものです。

📄 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。

📚 引用

このモデルを引用する場合は、以下の形式を使用できます。

@misc{grosman2021xlsr53-large-greek,
  title={Fine-tuned {XLSR}-53 large model for speech recognition in {G}reek},
  author={Grosman, Jonatas},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-greek}},
  year={2021}
}

モデル情報