Wav2vec2 Large Xlsr 53 Hungarian

🚀 ハンガリー語用Wav2Vec2-Large-XLSR-53

このモデルは、Common Voiceデータセットを用いてハンガリー語で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

概要

このモデルは、ハンガリー語の音声認識に特化してファインチューニングされています。音声入力を正しく処理するために、16kHzのサンプリングレートが必要です。

モデル情報

モデルの評価結果

• モデル名: Hungarian XLSR Wav2Vec2 Large 53 by Anton Lozhkov
• タスク: 音声認識 (Automatic Speech Recognition)
• データセット: Common Voice hu
• 評価指標: Test WER = 42.26%

✨ 主な機能

• ハンガリー語の音声を高精度に認識します。
• 事前学習モデルをファインチューニングしているため、少ないデータでも効果的に学習できます。

📦 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インストールしてください。

pip install torch torchaudio datasets transformers

💻 使用例

基本的な使用法

このモデルは、言語モデルを使用せずに直接使用することができます。以下は使用例です。

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

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

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("anton-l/wav2vec2-large-xlsr-53-hungarian")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("anton-l/wav2vec2-large-xlsr-53-hungarian")

resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio 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["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

このモデルを評価するには、以下のコードを使用します。

import torch
import torchaudio
import urllib.request
import tarfile
import pandas as pd
from tqdm.auto import tqdm
from datasets import load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor

# Download the raw data instead of using HF datasets to save disk space 
data_url = "https://voice-prod-bundler-ee1969a6ce8178826482b88e843c335139bd3fb4.s3.amazonaws.com/cv-corpus-6.1-2020-12-11/hu.tar.gz"
filestream = urllib.request.urlopen(data_url)
data_file = tarfile.open(fileobj=filestream, mode="r|gz")
data_file.extractall()

wer = load_metric("wer")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("anton-l/wav2vec2-large-xlsr-53-hungarian")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("anton-l/wav2vec2-large-xlsr-53-hungarian")
model.to("cuda")

cv_test = pd.read_csv("cv-corpus-6.1-2020-12-11/hu/test.tsv", sep='\t')
clips_path = "cv-corpus-6.1-2020-12-11/hu/clips/"

def clean_sentence(sent):
    sent = sent.lower()
    # replace non-alpha characters with space
    sent = "".join(ch if ch.isalpha() else " " for ch in sent)
    # remove repeated spaces
    sent = " ".join(sent.split())
    return sent

targets = []
preds = []

for i, row in tqdm(cv_test.iterrows(), total=cv_test.shape[0]):
    row["sentence"] = clean_sentence(row["sentence"])
    speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(clips_path + row["path"])
    resampler = torchaudio.transforms.Resample(sampling_rate, 16_000)
    row["speech"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()

    inputs = processor(row["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)

    targets.append(row["sentence"])
    preds.append(processor.batch_decode(pred_ids)[0])

print("WER: {:2f}".format(100 * wer.compute(predictions=preds, references=targets)))

テスト結果: 42.26 %

📚 ドキュメント

訓練

このモデルの訓練には、Common Voiceのtrainとvalidationデータセットが使用されました。

📄 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。