Wav2vec2 Large Xlsr 53 French

🚀 用於法語語音識別的微調XLSR - 53大模型

本項目是基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用Common Voice 6.1的訓練集和驗證集對法語進行微調的語音識別模型。使用該模型時，請確保語音輸入的採樣率為16kHz。

此模型的微調得益於OVHcloud慷慨提供的GPU計算資源。訓練腳本可在以下鏈接找到：https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint

🚀 快速開始

本模型是基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用Common Voice 6.1的訓練集和驗證集對法語進行微調得到的。使用該模型時，請確保語音輸入的採樣率為16kHz。

✨ 主要特性

• 數據集：使用了common_voice和mozilla-foundation/common_voice_6_0數據集進行訓練。
• 評估指標：使用了字錯率（WER）和字符錯誤率（CER）作為評估指標。
• 應用場景：適用於法語的自動語音識別任務。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

使用HuggingSound庫：

from huggingsound import SpeechRecognitionModel

model = SpeechRecognitionModel("jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-french")
audio_paths = ["/path/to/file.mp3", "/path/to/another_file.wav"]

transcriptions = model.transcribe(audio_paths)

高級用法

編寫自己的推理腳本：

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

LANG_ID = "fr"
MODEL_ID = "jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-french"
SAMPLES = 10

test_dataset = load_dataset("common_voice", LANG_ID, split=f"test[:{SAMPLES}]")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(MODEL_ID)
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(MODEL_ID)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
    speech_array, sampling_rate = librosa.load(batch["path"], sr=16_000)
    batch["speech"] = speech_array
    batch["sentence"] = batch["sentence"].upper()
    return batch

test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
inputs = processor(test_dataset["speech"], 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)
predicted_sentences = processor.batch_decode(predicted_ids)

for i, predicted_sentence in enumerate(predicted_sentences):
    print("-" * 100)
    print("Reference:", test_dataset[i]["sentence"])
    print("Prediction:", predicted_sentence)

識別結果示例

📚 詳細文檔

評估方法

1. 在mozilla-foundation/common_voice_6_0數據集的test分割上進行評估：

python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-french --dataset mozilla-foundation/common_voice_6_0 --config fr --split test

2. 在speech-recognition-community-v2/dev_data數據集上進行評估：

python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-french --dataset speech-recognition-community-v2/dev_data --config fr --split validation --chunk_length_s 5.0 --stride_length_s 1.0

模型信息

評估指標

📄 許可證

本項目採用Apache 2.0許可證。

🔗 引用信息

如果您想引用此模型，可以使用以下BibTeX格式：

@misc{grosman2021xlsr53-large-french,
  title={Fine-tuned {XLSR}-53 large model for speech recognition in {F}rench},
  author={Grosman, Jonatas},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-french}},
  year={2021}
}