Wav2vec NCKH 2022

🚀 Wav2vec2 NCKH Vietnamese 2022

本項目是用於越南語自動語音識別的模型，將 .pt 模型轉換為 Transformer 架構，可基於相關數據集進行語音識別任務。

🚀 快速開始

本模型可用於越南語的自動語音識別任務，下面將介紹模型轉換、安裝及上傳的具體步驟。

📦 安裝指南

模型轉換

將 .pt 模型轉換為 Transformer 架構，可按照以下步驟操作：

pip install transformers[sentencepiece]
pip install fairseq -U
git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
cp transformers/src/transformers/models/wav2vec2/convert_wav2vec2_original_pytorch_checkpoint_to_pytorch.py .
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/wav2vec/wav2vec_small.pt -O ./wav2vec_small.pt
mkdir dict
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fairseq/wav2vec/dict.ltr.txt
mkdir outputs
python convert_wav2vec2_original_pytorch_checkpoint_to_pytorch.py 
--pytorch_dump_folder_path ./outputs --checkpoint_path ./finetuned/wav2vec_small.pt
 --dict_path ./dict/dict.ltr.txt --not_finetuned

安裝並上傳模型

按照以下步驟安裝並上傳模型：

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
git lfs install
sudo apt-get install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/hoangbinhmta99/wav2vec-demo
ls
cd wav2vec-demo/
git status
git add .
git commit -m "First model version"
git config --global user.email [yourname]
git config --global user.name [yourpass]
git commit -m "First model version"
git push

📄 許可證

本項目採用 CC BY-NC 4.0 許可證。

📚 詳細文檔

模型信息

模型結果

模型名為 Wav2vec2 NCKH Vietnamese 2022，在 Common Voice 越南語數據集上進行語音識別任務的測試結果如下：

• 任務：語音識別
• 數據集：Common Voice vi
• 評估指標：測試詞錯誤率（Test WER），值為 No

模型轉換鏈接

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