Wav2vec2 Large Xlsr Kazakh

🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-53-哈薩克語

本項目基於 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 模型，使用 哈薩克語語音語料庫 v1.1 針對哈薩克語自動語音識別（ASR）任務進行了微調。

使用該模型時，請確保輸入的語音採樣率為 16kHz。

🚀 快速開始

模型使用

此模型可直接使用（無需語言模型），示例代碼如下：

import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor

from utils import get_test_dataset

test_dataset = get_test_dataset("ISSAI_KSC_335RS_v1.1")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("wav2vec2-large-xlsr-kazakh")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("wav2vec2-large-xlsr-kazakh")


# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
    speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
    batch["speech"] = torchaudio.transforms.Resample(sampling_rate, 16_000)(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])

模型評估

可在 哈薩克語語音語料庫 v1.1 的測試集上對該模型進行評估。評估時，需下載 壓縮包 並解壓，然後將數據路徑傳遞給 get_test_dataset 函數，示例代碼如下：

import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re

from utils import get_test_dataset

test_dataset = get_test_dataset("ISSAI_KSC_335RS_v1.1")
wer = load_metric("wer")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("adilism/wav2vec2-large-xlsr-kazakh")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("adilism/wav2vec2-large-xlsr-kazakh")
model.to("cuda")


# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio 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"] = torchaudio.transforms.Resample(sampling_rate, 16_000)(speech_array).squeeze().numpy()
    return batch

test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)

def evaluate(batch):
    inputs = processor(batch["text"], 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：19.65%

模型訓練

模型訓練使用了哈薩克語語音語料庫 v1.1 的 train 數據集。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

📋 模型信息