Asr Wav2vec2 Commonvoice 14 Zh CN

🚀 wav2vec 2.0 with CTC在CommonVoice中文（中國大陸）上訓練的模型（無語言模型）

本倉庫提供了在SpeechBrain中使用基於CommonVoice（中文）預訓練的端到端系統進行自動語音識別所需的所有工具。為獲得更好的體驗，我們建議您進一步瞭解 SpeechBrain。

🚀 快速開始

本倉庫提供了在SpeechBrain中基於CommonVoice（中文）預訓練的端到端系統進行自動語音識別的工具。若想獲得更好的使用體驗，建議您深入瞭解 SpeechBrain。

✨ 主要特性

• 本ASR系統由兩個不同但相互關聯的模塊組成：
  • 分詞器（unigram）：將單詞轉換為unigram，並使用CommonVoice（zh - CN）的訓練轉錄文件（train.tsv）進行訓練。
  • 聲學模型（wav2vec2.0 + CTC）：將預訓練的wav2vec 2.0模型（wav2vec2 - large - xlsr - 53）與兩個DNN層相結合，並在CommonVoice中文數據集上進行微調。最終得到的聲學表示將輸入到CTC解碼器中。
• 系統使用採樣率為16kHz（單聲道）的錄音進行訓練。調用 transcribe_file 時，代碼會自動對音頻進行歸一化處理（即重採樣和單聲道選擇）。

模型的性能如下：

📦 安裝指南

首先，請使用以下命令安裝transformers和SpeechBrain：

pip install speechbrain transformers

建議您閱讀我們的教程，進一步瞭解 SpeechBrain。

💻 使用示例

基礎用法

轉錄您自己的中文音頻文件：

from speechbrain.inference.ASR import EncoderASR

asr_model = EncoderASR.from_hparams(source="speechbrain/asr-wav2vec2-commonvoice-14-zh-CN", savedir="pretrained_models/asr-wav2vec2-commonvoice-14-zh-CN")
asr_model.transcribe_file("speechbrain/asr-wav2vec2-commonvoice-14-zh-CN/example-zh-CN.wav")

高級用法

在GPU上進行推理： 在調用 from_hparams 方法時添加 run_opts={"device":"cuda"}。

批量並行推理

請參考 此Colab筆記本，瞭解如何使用預訓練模型對一批輸入語句進行並行轉錄。

訓練

該模型使用SpeechBrain進行訓練。若要從頭開始訓練，請按以下步驟操作：

1. 克隆SpeechBrain倉庫：

git clone https://github.com/speechbrain/speechbrain/

2. 安裝依賴：

cd speechbrain
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

3. 運行訓練腳本：

cd recipes/CommonVoice/ASR/CTC/
python train_with_wav2vec.py hparams/train_zh-CN_with_wav2vec.yaml --data_folder=your_data_folder

您可以在 此處 找到我們的訓練結果（模型、日誌等）。

侷限性

SpeechBrain團隊不保證該模型在其他數據集上的性能。

📚 詳細文檔

📄 許可證

本項目採用Apache 2.0許可證。

關於SpeechBrain

• 官網：https://speechbrain.github.io/
• 代碼倉庫：https://github.com/speechbrain/speechbrain/
• HuggingFace頁面：https://huggingface.co/speechbrain/

引用SpeechBrain

如果您在研究或業務中使用了SpeechBrain，請引用以下文獻：

@misc{speechbrain,
  title={{SpeechBrain}: A General-Purpose Speech Toolkit},
  author={Mirco Ravanelli and Titouan Parcollet and Peter Plantinga and Aku Rouhe and Samuele Cornell and Loren Lugosch and Cem Subakan and Nauman Dawalatabad and Abdelwahab Heba and Jianyuan Zhong and Ju-Chieh Chou and Sung-Lin Yeh and Szu-Wei Fu and Chien-Feng Liao and Elena Rastorgueva and François Grondin and William Aris and Hwidong Na and Yan Gao and Renato De Mori and Yoshua Bengio},
  year={2021},
  eprint={2106.04624},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={eess.AS},
  note={arXiv:2106.04624}
}