🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-土耳其語模型
該模型基於 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 在 土耳其人工通用語音數據集 上進行微調。使用此模型時,請確保語音輸入的採樣率為 16kHz。
模型信息
屬性 |
詳情 |
模型類型 |
音頻自動語音識別模型 |
訓練數據 |
土耳其人工通用語音數據集 |
評估指標 |
詞錯誤率(WER) |
許可證 |
Apache-2.0 |
模型評估結果
- 模型名稱:XLSR Wav2Vec2 Turkish with Artificial Voices by Cahya
- 任務:語音識別(自動語音識別類型)
- 數據集:Common Voice tr(通用語音土耳其語數據集)
- 評估指標:測試集詞錯誤率(WER)為 66.98
🚀 快速開始
使用此模型前,請確保語音輸入的採樣率為 16kHz。
💻 使用示例
基礎用法
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
test_dataset = load_dataset("common_voice", "tr", split="test[:2%]")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-turkish-artificial")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-turkish-artificial")
def speech_file_to_array_fn(batch):
speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
resampler = torchaudio.transforms.Resample(sampling_rate, 16_000)
batch["speech"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
inputs = processor(test_dataset[:2]["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)
print("Prediction:", processor.batch_decode(predicted_ids))
print("Reference:", test_dataset[:2]["sentence"])
高級用法
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re
test_dataset = load_dataset("common_voice", "tr", split="test")
wer = load_metric("wer")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-turkish-artificial")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-turkish-artificial")
model.to("cuda")
chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"\“\‘\”\'\`…\’»«]'
def speech_file_to_array_fn(batch):
batch["sentence"] = re.sub(chars_to_ignore_regex, '', batch["sentence"]).lower()
speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
resampler = torchaudio.transforms.Resample(sampling_rate, 16_000)
batch["speech"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
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"])))
測試結果:66.98 %
📚 詳細文檔
訓練信息
使用人工通用語音數據集的 train
和 validation
子集對模型進行微調。訓練腳本可在 此處 找到。
📄 許可證
本模型使用 Apache-2.0 許可證。