Wav2vec2 Base 10k Voxpopuli Ft Ro

🚀 Wav2Vec2-Base-VoxPopuli-Finetuned

このモデルは、FacebookのWav2Vec2 のベースモデルを、VoxPopuliコーパス の10Kのラベルなしサブセットで事前学習し、ルーマニア語（ro）の転記データで微調整したものです。詳細については、論文の表1を参照してください。

✨ 主な機能

• 自動音声認識に特化した事前学習済みモデルで、ルーマニア語に最適化されています。
• VoxPopuliコーパス を使用して事前学習され、広範な音声データに対応します。

📚 ドキュメント

論文情報

論文: VoxPopuli: A Large-Scale Multilingual Speech Corpus for Representation Learning, Semi-Supervised Learning and Interpretation 著者: Changhan Wang, Morgane Riviere, Ann Lee, Anne Wu, Chaitanya Talnikar, Daniel Haziza, Mary Williamson, Juan Pino, Emmanuel Dupoux （Facebook AI）

公式サイト

詳細情報は、公式サイト を参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

以下は、Common Voiceデータセット のサンプルに対して推論を行う方法を示しています。

#!/usr/bin/env python3
from transformers import Wav2Vec2Processor, Wav2Vec2ForCTC
from datasets import load_dataset
import torchaudio
import torch

# resample audio

# load model & processor
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-10k-voxpopuli-ft-ro")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-10k-voxpopuli-ft-ro")

# load dataset
ds = load_dataset("common_voice", "ro", split="validation[:1%]")

# common voice does not match target sampling rate
common_voice_sample_rate = 48000
target_sample_rate = 16000

resampler = torchaudio.transforms.Resample(common_voice_sample_rate, target_sample_rate)


# define mapping fn to read in sound file and resample
def map_to_array(batch):
    speech, _ = torchaudio.load(batch["path"])
    speech = resampler(speech)
    batch["speech"] = speech[0]
    return batch


# load all audio files
ds = ds.map(map_to_array)

# run inference on the first 5 data samples
inputs = processor(ds[:5]["speech"], sampling_rate=target_sample_rate, return_tensors="pt", padding=True)

# inference
logits = model(**inputs).logits
predicted_ids = torch.argmax(logits, axis=-1)

print(processor.batch_decode(predicted_ids))

📄 ライセンス

このモデルは、CC BY-NC 4.0ライセンスの下で提供されています。