W2v Xlsr Dutch Lm Added

🚀 コピー版 "facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch"

このプロジェクトは "facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch" のコピーです。wav2vec2 は自動音声認識に用いられる強力なモデルで、このバージョンはオランダ語に特化しています。

🚀 クイックスタート

ここでは、このコピー版のモデルを使用するための基本的な手順を説明します。具体的なコードや手順が元のREADMEにあれば、それをここに記載します。

✨ 主な機能

• オランダ語の音声を高精度に認識することができます。
• Transformerベースのアーキテクチャを採用しており、効率的な学習と推論が可能です。

📦 インストール

元のREADMEにインストール手順があれば、それをここに記載します。例えば、以下のようなコマンドがある場合：

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

# 元のコードとコメントを保持
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import torch
from datasets import load_dataset
import soundfile as sf

# モデルとプロセッサーのロード
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch")

# 音声ファイルの読み込み
def map_to_array(batch):
    speech, _ = sf.read(batch["file"])
    batch["speech"] = speech
    return batch

dataset = load_dataset("common_voice", "nl", split="test[:2%]")
dataset = dataset.map(map_to_array)

# 音声の前処理
input_values = processor(dataset["speech"][0], return_tensors="pt", padding="longest").input_values  # 音声をテンソルに変換

# 推論
with torch.no_grad():
    logits = model(input_values).logits

# 予測結果の取得
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
transcription = processor.decode(predicted_ids[0])
print(transcription)

📚 ドキュメント

元のREADMEに詳細な説明があれば、それをここにまとめます。例えば、モデルのアーキテクチャや学習方法、ハイパーパラメータの説明など。

🔧 技術詳細

元のREADMEに技術的な詳細があれば、それをここに記載します。例えば、モデルのアーキテクチャの詳細や、学習に用いたデータセット、評価指標など。

📄 ライセンス

元のREADMEにライセンス情報があれば、それをここに記載します。例えば、"このプロジェクトは [ライセンス名] の下でライセンスされています。" など。