Wav2vec2 Large Xlsr Indonesian Artificial

🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-インドネシア語モデル

このモデルは、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 をベースに、インドネシア人工通用音声データセット で微調整したものです。このモデルを使用する際には、入力音声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。

🔍 モデル情報

🏆 評価結果

🚀 クイックスタート

📦 インストール

このプロジェクトは複数の Python ライブラリに依存しています。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

モデルは（言語モデルなしで）直接使用できます。以下はサンプルコードです。

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

test_dataset = load_dataset("common_voice", "id", split="test[:2%]")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-indonesian")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-indonesian")

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[:2]["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)

print("Prediction:", processor.batch_decode(predicted_ids))
print("Reference:", test_dataset[:2]["sentence"])

🔧 モデルの評価

以下のように、通用音声のインドネシア語テストデータでモデルを評価できます。

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

test_dataset = load_dataset("common_voice", "id", split="test")
wer = load_metric("wer")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-indonesian")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-indonesian") 
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"])))

テスト結果：51.69 %

🛠️ モデルの学習

学習には、人工通用音声の train、validation などのデータセットが使用されました。学習スクリプトは こちら で見つけることができます（近日公開予定）。

📄 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。