S2t Small Mustc En Es St

🚀 S2T-SMALL-MUSTC-EN-ES-ST

s2t-small-mustc-en-es-st 是一個用於端到端語音翻譯（ST）的語音轉文本Transformer（S2T）模型。該模型能夠將英語語音直接轉換為西班牙語文本，為跨語言交流提供了高效的解決方案。

🚀 快速開始

此模型為標準的序列到序列Transformer模型，你可以通過將語音特徵傳遞給模型，使用 generate 方法生成轉錄內容。

⚠️ 重要提示

Speech2TextProcessor 對象使用 torchaudio 提取濾波器組特徵。在運行此示例前，請確保安裝 torchaudio 包。你可以通過 pip install transformers"[speech, sentencepiece]" 作為額外的語音依賴項進行安裝，或者使用 pip install torchaudio sentencepiece 分別安裝這些包。

import torch
from transformers import Speech2TextProcessor, Speech2TextForConditionalGeneration
from datasets import load_dataset
import soundfile as sf

model = Speech2TextForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/s2t-small-mustc-en-es-st")
processor = Speech2TextProcessor.from_pretrained("facebook/s2t-small-mustc-en-es-st")

def map_to_array(batch):
    speech, _ = sf.read(batch["file"])
    batch["speech"] = speech
    return batch

ds = load_dataset(
    "patrickvonplaten/librispeech_asr_dummy",
    "clean",
    split="validation"
)
ds = ds.map(map_to_array)

inputs = processor(
    ds["speech"][0],
    sampling_rate=16_000,
    return_tensors="pt"
)
generated_ids = model.generate(input_ids=inputs["input_features"], attention_mask=inputs["attention_mask"])

translation = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)

✨ 主要特性

• 端到端翻譯：可實現英語語音到西班牙語文本的直接翻譯。
• Transformer架構：基於Transformer的seq2seq（編碼器 - 解碼器）模型，設計用於端到端自動語音識別（ASR）和語音翻譯（ST）。
• 特徵處理：使用卷積下采樣器，在將語音輸入送入編碼器之前，將其長度減少3/4。

📦 安裝指南

你可以通過以下兩種方式安裝所需的依賴包：

• 作為額外的語音依賴項安裝：

pip install transformers"[speech, sentencepiece]"

• 分別安裝所需的包：

pip install torchaudio sentencepiece

💻 使用示例

基礎用法

import torch
from transformers import Speech2TextProcessor, Speech2TextForConditionalGeneration
from datasets import load_dataset
import soundfile as sf

model = Speech2TextForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/s2t-small-mustc-en-es-st")
processor = Speech2TextProcessor.from_pretrained("facebook/s2t-small-mustc-en-es-st")

def map_to_array(batch):
    speech, _ = sf.read(batch["file"])
    batch["speech"] = speech
    return batch

ds = load_dataset(
    "patrickvonplaten/librispeech_asr_dummy",
    "clean",
    split="validation"
)
ds = ds.map(map_to_array)

inputs = processor(
    ds["speech"][0],
    sampling_rate=16_000,
    return_tensors="pt"
)
generated_ids = model.generate(input_ids=inputs["input_features"], attention_mask=inputs["attention_mask"])

translation = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)

📚 詳細文檔

模型描述

S2T是基於Transformer的seq2seq（編碼器 - 解碼器）模型，專為端到端自動語音識別（ASR）和語音翻譯（ST）而設計。它使用卷積下采樣器，在將語音輸入送入編碼器之前，將其長度減少3/4。該模型使用標準的自迴歸交叉熵損失進行訓練，並自迴歸地生成轉錄/翻譯內容。

預期用途和限制

此模型可用於端到端的英語語音到西班牙語文本的翻譯。你可以查看 模型中心 以查找其他S2T檢查點。

🔧 技術細節

訓練數據

s2t-small-mustc-en-es-st 在 MuST-C 的英語 - 西班牙語子集上進行訓練。MuST-C是一個多語言語音翻譯語料庫，其規模和質量便於訓練從英語到多種語言的端到端語音翻譯系統。對於每種目標語言，MuST-C包含數百小時來自英語TED演講的音頻記錄，這些記錄在句子級別自動與手動轉錄和翻譯對齊。

訓練過程

預處理

語音數據通過PyKaldi或torchaudio從WAV/FLAC音頻文件中自動提取符合Kaldi的80通道對數梅爾濾波器組特徵進行預處理。此外，對每個示例應用了基於語句級別的CMVN（倒譜均值和方差歸一化）。

文本進行了小寫處理，並使用SentencePiece進行分詞，詞彙量大小為8000。

訓練

該模型使用標準的自迴歸交叉熵損失進行訓練，並採用 SpecAugment 方法。編碼器接收語音特徵，解碼器自迴歸地生成轉錄內容。為了加速模型訓練並獲得更好的性能，編碼器針對英語ASR進行了預訓練。

評估結果

在MuST-C測試集上，英語到西班牙語的翻譯結果（BLEU分數）為27.2。

引用信息

@inproceedings{wang2020fairseqs2t,
  title = {fairseq S2T: Fast Speech-to-Text Modeling with fairseq},
  author = {Changhan Wang and Yun Tang and Xutai Ma and Anne Wu and Dmytro Okhonko and Juan Pino},
  booktitle = {Proceedings of the 2020 Conference of the Asian Chapter of the Association for Computational Linguistics (AACL): System Demonstrations},
  year = {2020},
}

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。