Wav2vec Odia Stt

🚀 语音识别模型

该模型可用于语音识别，能直接处理音频文件并输出转录文本，无需额外的语言模型。

🚀 快速开始

本模型可以直接使用（无需语言模型），以下是具体的使用方法：

💻 使用示例

基础用法

import soundfile as sf
import torch
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import argparse
def parse_transcription(wav_file):
    # load pretrained model
    processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("addy88/wav2vec2-odia-stt")
    model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("addy88/wav2vec2-odia-stt")
    # load audio
    audio_input, sample_rate = sf.read(wav_file)
    # pad input values and return pt tensor
    input_values = processor(audio_input, sampling_rate=sample_rate, return_tensors="pt").input_values
    # INFERENCE
    # retrieve logits & take argmax
    logits = model(input_values).logits
    predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
    # transcribe
    transcription = processor.decode(predicted_ids[0], skip_special_tokens=True)
    print(transcription)