Indicconformer Stt Ur Hybrid Ctc Rnnt Large

🚀 IndicConformer

IndicConformerは、ハイブリッドCTC - RNNTコンフォーマーの自動音声認識（ASR）モデルです。このモデルは、特定の言語の音声を高精度に文字起こしすることができ、音声関連のアプリケーションに役立ちます。

✨ 主な機能

言語

ウルドゥー語

入力

このモデルは、16000 KHzのモノラルチャンネルオーディオ（wavファイル）を入力として受け付けます。

出力

このモデルは、与えられたオーディオサンプルに対して、文字起こしされた音声を文字列として提供します。

📚 ドキュメント

モデルアーキテクチャ

このモデルは、コンフォーマー-Largeモデルで、エンコーダとして1億2000万のパラメータを持ち、ハイブリッドCTC - RNNTデコーダを備えています。モデルは17個のコンフォーマーブロックから構成され、モデル次元は512です。

AI4Bharat NeMo

モデルをロード、トレーニング、ファインチューニングするには、AI4Bharat NeMo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することをおすすめします。

git clone https://github.com/AI4Bharat/NeMo.git && cd NeMo && git checkout nemo-v2 && bash reinstall.sh

📦 インストール

上記のコマンドを使用して、AI4Bharat NeMoをインストールします。

💻 使用例

基本的な使用法

Huggingfaceからモデルをダウンロードしてロードします。

import torch
import nemo.collections.asr as nemo_asr

model = nemo_asr.models.ASRModel.from_pretrained("ai4bharat/indicconformer_stt_ur_hybrid_rnnt_large")

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.freeze() # inference mode
model = model.to(device) # transfer model to device

ターミナルで以下のコマンドを実行して、オーディオファイルを準備します。これにより、オーディオが16000 Hzかつモノチャンネルに変換されます。

ffmpeg -i sample_audio.wav -ac 1 -ar 16000 sample_audio_infer_ready.wav

高度な使用法

CTCデコーダを使用した推論

model.cur_decoder = "ctc"
ctc_text = model.transcribe(['sample_audio_infer_ready.wav'], batch_size=1,logprobs=False, language_id='ur')[0]
print(ctc_text)

RNNTデコーダを使用した推論

model.cur_decoder = "rnnt"
rnnt_text = model.transcribe(['sample_audio_infer_ready.wav'], batch_size=1, language_id='ur')[0]
print(rnnt_text)

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。