Wav2vec2 Large Xlsr 53 Greek
這是一個基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在希臘語上微調的語音識別模型,使用了Common Voice和CSS10數據集進行訓練。
下載量 21
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型用於希臘語自動語音識別(ASR)任務,能夠將希臘語語音轉換為文本。
模型特點
多數據集訓練
結合了Common Voice和CSS10兩個數據集進行訓練,提高了模型的泛化能力
高性能
在Common Voice希臘語測試集上達到20.89%的WER
16kHz採樣率支持
專門針對16kHz採樣率的語音輸入進行了優化
模型能力
希臘語語音識別
語音轉文本
自動語音識別
使用案例
語音轉錄
希臘語語音轉錄
將希臘語語音內容轉換為文本
在Common Voice測試集上達到20.89%的WER
語音助手
希臘語語音命令識別
用於希臘語語音助手中的命令識別
🚀 希臘語Wav2Vec2-Large-XLSR-53模型
該模型基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53,使用Common Voice和CSS10希臘語數據集進行微調。使用此模型時,請確保輸入語音的採樣率為16kHz。
🚀 快速開始
本模型在希臘語語音識別任務上進行了微調,可直接用於語音識別任務。
✨ 主要特性
- 基於預訓練模型
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53
進行微調,在希臘語語音識別任務上有較好表現。 - 使用了
Common Voice
和CSS10
兩個數據集進行訓練,數據豐富。
📦 安裝指南
文檔中未提及安裝步驟,故跳過此章節。
💻 使用示例
基礎用法
模型可以直接(不使用語言模型)按如下方式使用:
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
test_dataset = load_dataset("common_voice", "el", split="test")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("PereLluis13/wav2vec2-large-xlsr-53-greek")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("PereLluis13/wav2vec2-large-xlsr-53-greek")
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)
# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
batch["speech"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
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
可以按如下方式在Common Voice希臘語測試數據上評估模型:
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re
test_dataset = load_dataset("common_voice", "el", split="test")
wer = load_metric("wer")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("PereLluis13/wav2vec2-large-xlsr-53-greek")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("PereLluis13/wav2vec2-large-xlsr-53-greek")
model.to("cuda")
chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"\“\%\‘\”\�]'
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)
# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio files as arrays
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"])
batch["speech"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio 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"])))
測試結果:20.89 %
🔧 技術細節
訓練使用了Common Voice的train
、validation
和CSS10數據集,CSS10數據集作為extra
分割添加到訓練數據中。由於CSS10文件的採樣率和格式不同,speech_file_to_array_fn
函數修改為:
def speech_file_to_array_fn(batch):
try:
speech_array, sampling_rate = sf.read(batch["path"] + ".wav")
except:
speech_array, sampling_rate = librosa.load(batch["path"], sr = 16000, res_type='zero_order_hold')
sf.write(batch["path"] + ".wav", speech_array, sampling_rate, subtype='PCM_24')
batch["speech"] = speech_array
batch["sampling_rate"] = sampling_rate
batch["target_text"] = batch["text"]
return batch
此修改由Florian Zimmermeister建議。
訓練腳本可在run_common_voice.py中找到,目前仍待PR。唯一的修改是speech_file_to_array_fn
函數。使用OVH的一臺配備V100 GPU的機器,通過gradient_accumulation_steps
將批量大小保持在32。模型訓練了40個epoch,前20個epoch使用train+validation
分割數據,第20個epoch開始加入CSS10的extra
分割數據。
📄 許可證
本模型使用的許可證為apache-2.0
。
模型信息表格
屬性 | 詳情 |
---|---|
模型類型 | 基於Wav2Vec2-Large-XLSR-53的希臘語微調模型 |
訓練數據 | Common Voice和CSS10希臘語數據集 |
評估指標 | 詞錯誤率(WER) |
測試WER | 20.89 |
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