Wav2vec2 Large Xlsr 53 Finnish
基於XLSR-53大模型微調的芬蘭語語音識別模型,支持16kHz音頻輸入
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發布時間 : 3/2/2022
模型概述
針對芬蘭語優化的自動語音識別模型,基於Common Voice和CSS10數據集訓練
模型特點
芬蘭語優化
專門針對芬蘭語語音特徵進行微調
XLSR-53架構
基於強大的跨語言語音表示模型架構
多數據集訓練
使用Common Voice 6.1和CSS10數據集聯合訓練
模型能力
芬蘭語語音轉文本
16kHz音頻處理
使用案例
語音轉錄
芬蘭語語音轉寫
將芬蘭語語音轉換為文本
測試WER 41.60%,CER 8.23%
🚀 用於芬蘭語語音識別的微調XLSR - 53大模型
本項目基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型,使用Common Voice 6.1和CSS10的訓練集和驗證集對芬蘭語進行微調。使用此模型時,請確保語音輸入採樣率為16kHz。
該模型的微調得益於OVHcloud慷慨提供的GPU計算資源。訓練腳本可在此處找到。
🚀 快速開始
本模型可直接使用(無需語言模型),以下為使用示例。
💻 使用示例
基礎用法
使用HuggingSound庫:
from huggingsound import SpeechRecognitionModel
model = SpeechRecognitionModel("jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish")
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 = "fi"
MODEL_ID = "jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish"
SAMPLES = 5
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)
以下是預測結果示例:
參考文本 | 預測文本 |
---|---|
MYSTEERIMIES OLI OPPINUT MORAALINSA TARUISTA, ELOKUVISTA JA PELEISTÄ. | MYSTEERIMIES OLI OPPINUT MORALINSA TARUISTA ELOKUVISTA JA PELEISTÄ |
ÄÄNESTIN MIETINNÖN PUOLESTA! | ÄÄNESTIN MIETINNÖN PUOLESTA |
VAIN TUNTIA AIKAISEMMIN OLIMME MIEHENI KANSSA TUNTENEET SUURINTA ILOA. | PAIN TUNTIA AIKAISEMMIN OLIN MIEHENI KANSSA TUNTENEET SUURINTA ILAA |
ENSIMMÄISELLE MIEHELLE SAI KOLME LASTA. | ENSIMMÄISELLE MIEHELLE SAI KOLME LASTA |
ÄÄNESTIN MIETINNÖN PUOLESTA, SILLÄ POHJIMMILTAAN SIINÄ VASTUSTETAAN TÄTÄ SUUNTAUSTA. | ÄÄNESTIN MIETINNÖN PUOLESTA SILLÄ POHJIMMILTAAN SIINÄ VASTOTTETAAN TÄTÄ SUUNTAUSTA |
TÄHDENLENTOJENKO VARALTA MINÄ SEN OLISIN TÄNNE KUSKANNUT? | TÄHDEN LENTOJENKO VARALTA MINÄ SEN OLISIN TÄNNE KUSKANNUT |
SIITÄ SE TULEE. | SIITA SE TULEE |
NIIN, KUULUU KIROUS, JA KAUHEA KARJAISU. | NIIN KUULUU KIROUS JA KAUHEA KARJAISU |
ARKIT KUN OVAT NÄES ELEMENTTIRAKENTEISIA. | ARKIT KUN OVAT MÄISS' ELÄMÄTTEROKENTEISIÄ |
JÄIN ALUKSEN SISÄÄN, MUTTA KUULIN OVEN LÄPI, ETTÄ ULKOPUOLELLA ALKOI TAPAHTUA. | JAKALOKSEHÄN SISÄL MUTTA KUULIN OVENLAPI ETTÄ ULKA KUOLLALLA ALKOI TAPAHTUA |
📚 詳細文檔
評估模型
可使用以下代碼在Common Voice芬蘭語測試數據上評估模型:
import torch
import re
import librosa
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
LANG_ID = "fi"
MODEL_ID = "jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish"
DEVICE = "cuda"
CHARS_TO_IGNORE = [",", "?", "¿", ".", "!", "¡", ";", ";", ":", '""', "%", '"', "�", "ʿ", "·", "჻", "~", "՞",
"؟", "،", "।", "॥", "«", "»", "„", "“", "”", "「", "」", "‘", "’", "《", "》", "(", ")", "[", "]",
"{", "}", "=", "`", "_", "+", "<", ">", "…", "–", "°", "´", "ʾ", "‹", "›", "©", "®", "—", "→", "。",
"、", "﹂", "﹁", "‧", "~", "﹏", ",", "{", "}", "(", ")", "[", "]", "【", "】", "‥", "〽",
"『", "』", "〝", "〟", "⟨", "⟩", "〜", ":", "!", "?", "♪", "؛", "/", "\\", "º", "−", "^", "ʻ", "ˆ"]
test_dataset = load_dataset("common_voice", LANG_ID, split="test")
wer = load_metric("wer.py") # https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint/blob/main/wer.py
cer = load_metric("cer.py") # https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint/blob/main/cer.py
chars_to_ignore_regex = f"[{re.escape(''.join(CHARS_TO_IGNORE))}]"
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(MODEL_ID)
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(MODEL_ID)
model.to(DEVICE)
# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
with warnings.catch_warnings():
warnings.simplefilter("ignore")
speech_array, sampling_rate = librosa.load(batch["path"], sr=16_000)
batch["speech"] = speech_array
batch["sentence"] = re.sub(chars_to_ignore_regex, "", batch["sentence"]).upper()
return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
# 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(DEVICE), attention_mask=inputs.attention_mask.to(DEVICE)).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)
predictions = [x.upper() for x in result["pred_strings"]]
references = [x.upper() for x in result["sentence"]]
print(f"WER: {wer.compute(predictions=predictions, references=references, chunk_size=1000) * 100}")
print(f"CER: {cer.compute(predictions=predictions, references=references, chunk_size=1000) * 100}")
測試結果
以下表格展示了該模型以及其他模型的詞錯誤率(WER)和字符錯誤率(CER)。評估腳本於2021年4月21日運行。請注意,表格中的結果可能與之前報告的結果不同,這可能是由於使用的其他評估腳本的特殊性導致的。
模型 | 詞錯誤率(WER) | 字符錯誤率(CER) |
---|---|---|
aapot/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish | 32.51% | 5.34% |
Tommi/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish | 35.22% | 5.81% |
vasilis/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish | 38.24% | 6.49% |
jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish | 41.60% | 8.23% |
birgermoell/wav2vec2-large-xlsr-finnish | 53.51% | 9.18% |
📄 許可證
本模型採用Apache - 2.0許可證。
📚 引用
如果您想引用此模型,可以使用以下BibTeX格式:
@misc{grosman2021xlsr53-large-finnish,
title={Fine-tuned {XLSR}-53 large model for speech recognition in {F}innish},
author={Grosman, Jonatas},
howpublished={\url{https://huggingface.co/jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish}},
year={2021}
}
模型信息
屬性 | 詳情 |
---|---|
模型類型 | 微調的XLSR - 53大模型 |
訓練數據 | Common Voice 6.1和CSS10的芬蘭語數據 |
評估指標 | 詞錯誤率(WER)、字符錯誤率(CER) |
標籤 | 音頻、自動語音識別、語音、XLSR微調周 |
Voice Activity Detection
MIT
基於pyannote.audio 2.1版本的語音活動檢測模型,用於識別音頻中的語音活動時間段
語音識別
V
pyannote
7.7M
181
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Portuguese
Apache-2.0
這是一個針對葡萄牙語語音識別任務微調的XLSR-53大模型,基於Common Voice 6.1數據集訓練,支持葡萄牙語語音轉文本。
語音識別 其他
W
jonatasgrosman
4.9M
32
Whisper Large V3
Apache-2.0
Whisper是由OpenAI提出的先進自動語音識別(ASR)和語音翻譯模型,在超過500萬小時的標註數據上訓練,具有強大的跨數據集和跨領域泛化能力。
語音識別 支持多種語言
W
openai
4.6M
4,321
Whisper Large V3 Turbo
MIT
Whisper是由OpenAI開發的最先進的自動語音識別(ASR)和語音翻譯模型,經過超過500萬小時標記數據的訓練,在零樣本設置下展現出強大的泛化能力。
語音識別
Transformers 支持多種語言

W
openai
4.0M
2,317
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Russian
Apache-2.0
基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的俄語語音識別模型,支持16kHz採樣率的語音輸入
語音識別 其他
W
jonatasgrosman
3.9M
54
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Chinese Zh Cn
Apache-2.0
基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的中文語音識別模型,支持16kHz採樣率的語音輸入。
語音識別 中文
W
jonatasgrosman
3.8M
110
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Dutch
Apache-2.0
基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53微調的荷蘭語語音識別模型,在Common Voice和CSS10數據集上訓練,支持16kHz音頻輸入。
語音識別 其他
W
jonatasgrosman
3.0M
12
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Japanese
Apache-2.0
基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的日語語音識別模型,支持16kHz採樣率的語音輸入
語音識別 日語
W
jonatasgrosman
2.9M
33
Mms 300m 1130 Forced Aligner
基於Hugging Face預訓練模型的文本與音頻強制對齊工具,支持多種語言,內存效率高
語音識別
Transformers 支持多種語言

M
MahmoudAshraf
2.5M
50
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Arabic
Apache-2.0
基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53微調的阿拉伯語語音識別模型,在Common Voice和阿拉伯語語音語料庫上訓練
語音識別 阿拉伯語
W
jonatasgrosman
2.3M
37
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98