S2t Wav2vec2 Large En Ar

🚀 S2T2-Wav2Vec2-CoVoST2-EN-AR-ST

s2t-wav2vec2-large-en-ar 是一個用於端到端語音翻譯（ST）的語音轉文本Transformer模型。S2T2模型在論文 Large-Scale Self- and Semi-Supervised Learning for Speech Translation 中被提出，並在 Fairseq 中正式發佈。

🚀 快速開始

本模型可用於端到端的英語語音到阿拉伯語文本的翻譯。你可以在 模型中心 查找其他S2T2的檢查點。

如何使用

由於這是一個標準的序列到序列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。

你可以通過自動語音識別（ASR）管道直接使用該模型：

from datasets import load_dataset
from transformers import pipeline

librispeech_en = load_dataset("patrickvonplaten/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
asr = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/s2t-wav2vec2-large-en-ar", feature_extractor="facebook/s2t-wav2vec2-large-en-ar")

translation = asr(librispeech_en[0]["file"])

或者按以下步驟逐步使用：

import torch
from transformers import Speech2Text2Processor, SpeechEncoderDecoder
from datasets import load_dataset

import soundfile as sf
model = SpeechEncoderDecoder.from_pretrained("facebook/s2t-wav2vec2-large-en-ar")
processor = Speech2Text2Processor.from_pretrained("facebook/s2t-wav2vec2-large-en-ar")

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"])
transcription = processor.batch_decode(generated_ids)

✨ 主要特性

S2T2是一個基於Transformer的序列到序列（語音編碼器 - 解碼器）模型，專為端到端的自動語音識別（ASR）和語音翻譯（ST）而設計。它使用預訓練的 Wav2Vec2 作為編碼器，並採用基於Transformer的解碼器。該模型使用標準的自迴歸交叉熵損失進行訓練，並以自迴歸的方式生成翻譯內容。

📚 詳細文檔

評估結果

CoVoST-V2 英語到阿拉伯語的測試結果（BLEU分數）：20.2

更多信息，請查看 官方論文 —— 特別是表2的第10行。

BibTeX引用和引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2104-06678,
  author    = {Changhan Wang and
               Anne Wu and
               Juan Miguel Pino and
               Alexei Baevski and
               Michael Auli and
               Alexis Conneau},
  title     = {Large-Scale Self- and Semi-Supervised Learning for Speech Translation},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2104.06678},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2104.06678},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {2104.06678},
  timestamp = {Thu, 12 Aug 2021 15:37:06 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2104-06678.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。

📦 相關信息