🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-53-Telugu
このモデルは、OpenSLR SLR66 データセットを使用してテルグ語で facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 を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。
🚀 クイックスタート
このモデルは、言語モデルを使用せずに直接使用できます。以下に使用方法を示します。
💻 使用例
基本的な使用法
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import pandas as pd
df = pd.read_csv("/content/te/test.tsv", sep="\t")
df["path"] = "/content/te/clips/" + df["path"]
test_dataset = Dataset.from_pandas(df)
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("anuragshas/wav2vec2-large-xlsr-53-telugu")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("anuragshas/wav2vec2-large-xlsr-53-telugu")
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)
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 Dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
df = pd.read_csv("/content/te/test.tsv", sep="\t")
df["path"] = "/content/te/clips/" + df["path"]
test_dataset = Dataset.from_pandas(df)
wer = load_metric("wer")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("anuragshas/wav2vec2-large-xlsr-53-telugu")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("anuragshas/wav2vec2-large-xlsr-53-telugu")
model.to("cuda")
chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\_\;\:\"\“\%\‘\”\।\’\'\&]'
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)
def normalizer(text):
text = text.replace("\\n","\n")
text = ' '.join(text.split())
text = re.sub(r'''([a-z]+)''','',text,flags=re.IGNORECASE)
text = re.sub(r'''%'''," శాతం ", text)
text = re.sub(r'''(/|-|_)'''," ", text)
text = re.sub("ై","ై", text)
text = text.strip()
return text
def speech_file_to_array_fn(batch):
batch["sentence"] = normalizer(batch["sentence"])
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)
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: 44.98%
📚 ドキュメント
トレーニング
OpenSLRテルグ語データセットの70%がトレーニングに使用されました。
アノテーションのトレーニング分割はこちら
アノテーションのテスト分割はこちら
トレーニングデータの準備ノートブックはこちら
トレーニングノートブックはこちら
評価ノートブックはこちら
📄 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。
属性 |
详情 |
モデルタイプ |
テルグ語用にファインチューニングされたWav2Vec2-Large-XLSR-53 |
トレーニングデータ |
OpenSLR SLR66データセットのテルグ語部分 |
評価指標 |
WER (Word Error Rate) |
タグ |
オーディオ、自動音声認識、音声、xlsr-fine-tuning-week |
モデル名 |
Anurag Singh XLSR Wav2Vec2 Large 53 Telugu |
タスク |
音声認識 (自動音声認識) |
データセット |
OpenSLR te |
テストWER |
44.98 |