Wav2vec2 Large Xlsr Arabic

🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-53-阿拉伯語模型

本項目是在阿拉伯語數據集上對 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 模型進行微調得到的。使用 Common Voice 數據集進行訓練。使用該模型時，請確保輸入的語音採樣率為 16kHz。

🚀 快速開始

本模型是在阿拉伯語上對預訓練的 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 模型進行微調得到的。使用時，要保證輸入的語音採樣率為 16kHz。

✨ 主要特性

• 數據集：使用 Common Voice 阿拉伯語數據集進行訓練和評估。
• 評估指標：使用字錯率（WER）作為評估指標。
• 模型性能：在 Common Voice 阿拉伯語測試集上的 WER 為 52.53。

💻 使用示例

基礎用法

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

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

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("kmfoda/wav2vec2-large-xlsr-arabic")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("kmfoda/wav2vec2-large-xlsr-arabic")

resamplers = {  # all three sampling rates exist in test split
    48000: torchaudio.transforms.Resample(48000, 16000),
    44100: torchaudio.transforms.Resample(44100, 16000),
    32000: torchaudio.transforms.Resample(32000, 16000),
}

def prepare_example(example):
    speech, sampling_rate = torchaudio.load(example["path"])
    example["speech"] = resamplers[sampling_rate](speech).squeeze().numpy()
    return example

test_dataset = test_dataset.map(prepare_example)

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])

高級用法

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

test_dataset = load_dataset("common_voice", "ar", split="test") 
wer = load_metric("wer")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("kmfoda/wav2vec2-large-xlsr-arabic") 
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("kmfoda/wav2vec2-large-xlsr-arabic")
model.to("cuda")

chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"\“\؟\_\؛\ـ\—]'

resamplers = {  # all three sampling rates exist in test split
    48000: torchaudio.transforms.Resample(48000, 16000),
    44100: torchaudio.transforms.Resample(44100, 16000),
    32000: torchaudio.transforms.Resample(32000, 16000),
}

def prepare_example(example):
    speech, sampling_rate = torchaudio.load(example["path"])
    example["speech"] = resamplers[sampling_rate](speech).squeeze().numpy()
    return example

test_dataset = test_dataset.map(prepare_example)

# 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"])))

📚 詳細文檔

評估結果

測試結果：在 Common Voice 阿拉伯語測試集上的字錯率（WER）為 52.53。

訓練信息

使用 Common Voice 數據集的 train 和 validation 子集進行訓練。訓練腳本可在 這裡 找到。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。