Wav2vec2 Large Xlsr 53 Lithuanian

🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-53-リトアニア語

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 を Common Voice のリトアニア語データでファインチューニングしたモデルです。

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

モデル情報

モデルの使用方法

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。

基本的な使用法

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

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

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("DeividasM/wav2vec2-large-xlsr-53-lithuanian")

model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("DeividasM/wav2vec2-large-xlsr-53-lithuanian")

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])

評価方法

このモデルは、Common Voiceのリトアニア語テストデータで以下のように評価することができます。

高度な使用法

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

test_dataset = load_dataset("common_voice", "lt", split="test")

wer = load_metric("wer")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("DeividasM/wav2vec2-large-xlsr-53-lithuanian")

model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("DeividasM/wav2vec2-large-xlsr-53-lithuanian")

model.to("cuda")

chars_to_ignore_regex = '[\\\\,\\\\?\\\\.\\\\!\\\\-\\\\;\\\\:\\\\"\\\\“]'

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):
    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 audio 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: 56.55 %

トレーニング方法

トレーニングには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。