Wav2vec2 Large Xlsr 53 Frisian

🚀 クイックスタート

このモデルは、オーディオ、自動音声認識、音声などの分野に特化したモデルです。RuudVelo氏によるwav2vec2-large-xlsr-53-frisianモデルで、Common Voice fy-NLデータセットを使用して評価されています。

✨ 主な機能

• 自動音声認識タスクに対応
• Frisian言語に特化したモデル

📦 インストール

インストールに関する具体的な手順は提供されていません。

💻 使用例

基本的な使用法

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

model_name = "RuudVelo/wav2vec2-large-xlsr-53-frisian"
device = "cuda"
chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"\“\%\‘\'\”\�]'

model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(model_name).to(device)
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(model_name)

ds = load_dataset("common_voice", "fy-NL", split="test", data_dir="./cv-corpus-6.1-2020-12-11")

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

def map_to_array(batch):
    speech, _ = torchaudio.load(batch["path"])
    batch["speech"] = resampler.forward(speech.squeeze(0)).numpy()
    batch["sampling_rate"] = resampler.new_freq
    batch["sentence"] = re.sub(chars_to_ignore_regex, '', batch["sentence"]).lower() + " "
    return batch

ds = ds.map(map_to_array)

def map_to_pred(batch):
    features = processor(batch["speech"], sampling_rate=batch["sampling_rate"][0], padding=True, return_tensors="pt")
    input_values = features.input_values.to(device)
    attention_mask = features.attention_mask.to(device)
    with torch.no_grad():
        logits = model(input_values, attention_mask=attention_mask).logits
    pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
    batch["predicted"] = processor.batch_decode(pred_ids)
    batch["target"] = batch["sentence"]
    return batch

result = ds.map(map_to_pred, batched=True, batch_size=16, remove_columns=list(ds.features.keys()))

wer = load_metric("wer")
print(wer.compute(predictions=result["predicted"], references=result["target"]))

結果: 18.73 %

📚 ドキュメント

モデル情報

モデル評価

このモデルは、Common Voice Frisian Testデータセットで評価されており、Test WERは18.73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。