Wav2vec2 FR 3K Base

🚀 LeBenchmark：基於3000小時法語語音訓練的wav2vec2基礎模型

LeBenchmark提供了一系列在不同法語數據集上預訓練的wav2vec2模型，這些數據集包含自發、朗讀和廣播語音。它有兩個版本，其中，後期版本（LeBenchmark 2.0）在預訓練的自監督學習（SSL）模型數量和下游任務數量方面都是第一個版本的擴展。 如需瞭解更多可用於評估wav2vec2模型的不同基準測試信息，請參考我們的論文：LeBenchmark 2.0：一個標準化、可複製且增強的法語語音自監督表示框架

🚀 快速開始

本項目提供了一系列預訓練的wav2vec2模型，可用於法語語音相關的下游任務。你可以根據自己的需求選擇合適的模型進行使用。

✨ 主要特性

• 提供多種不同架構和訓練數據規模的wav2vec2模型。
• 模型基於不同的法語數據集進行訓練，涵蓋自發、朗讀和廣播語音。
• 有兩個版本，後期版本在模型數量和下游任務方面有所擴展。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，故跳過此章節。

📚 詳細文檔

模型和數據描述

我們發佈了四個不同的模型，可在我們的HuggingFace組織下找到。四種不同的wav2vec2架構 Light、Base、Large 和 xLarge 與我們的小型（1000小時）、中型（3000小時）、大型（7000小時）和超大型（14000小時）語料庫相結合。簡而言之：

Lebenchmark 2.0

• wav2vec2-FR-14K-xlarge：在14000小時法語語音（5400名男性 / 2400名女性 / 6800名未知）上訓練的xLarge wav2vec2模型。
• wav2vec2-FR-14K-large：在14000小時法語語音（5400名男性 / 2400名女性 / 6800名未知）上訓練的Large wav2vec2模型。
• wav2vec2-FR-14K-light：在14000小時法語語音（5400名男性 / 2400名女性 / 6800名未知）上訓練的Light wav2vec2模型。

Lebenchmark

• wav2vec2-FR-7K-large：在7600小時法語語音（1800名男性 / 1000名女性 / 4800名未知）上訓練的Large wav2vec2模型。
• wav2vec2-FR-7K-base：在7600小時法語語音（1800名男性 / 1000名女性 / 4800名未知）上訓練的Base wav2vec2模型。
• wav2vec2-FR-3K-large：在2900小時法語語音（1800名男性 / 1000名女性 / 100名未知）上訓練的Large wav2vec2模型。
• wav2vec2-FR-3K-base：在2900小時法語語音（1800名男性 / 1000名女性 / 100名未知）上訓練的Base wav2vec2模型。
• wav2vec2-FR-2.6K-base：在2600小時法語語音（無自發語音）上訓練的Base wav2vec2模型。
• wav2vec2-FR-1K-large：在1000小時法語語音（500名男性 / 500名女性）上訓練的Large wav2vec2模型。
• wav2vec2-FR-1K-base：在1000小時法語語音（500名男性 / 500名女性）上訓練的Base wav2vec2模型。

預期用途和限制

預訓練的wav2vec2模型根據Apache - 2.0許可證分發。因此，它們可以廣泛重用，沒有嚴格的限制。但是，基準測試和數據可能與未完全開源的語料庫相關聯。

使用Fairseq進行基於CTC的自動語音識別（ASR）微調

由於我們的wav2vec2模型是使用Fairseq進行訓練的，因此可以使用他們提供的不同工具對模型進行基於CTC的ASR微調。完整的過程已在這篇博客文章中進行了很好的總結。

請注意，由於CTC的性質，語音轉文本的結果預計不會達到最先進水平。此外，未來的功能可能會根據Fairseq和HuggingFace在這方面的參與情況而出現。

集成到SpeechBrain進行ASR、說話人識別、源分離等

預訓練的wav2vec模型最近越來越受歡迎。與此同時，SpeechBrain工具包問世，它提出了一種新的、更簡單的處理最先進語音和深度學習技術的方法。

雖然目前它還處於測試階段，但SpeechBrain提供了兩種很好的集成使用Fairseq訓練的wav2vec2模型（即我們的LeBenchmark模型）的方法！

1. 即時提取wav2vec2特徵（使用凍結的wav2vec2編碼器），以便與任何語音相關架構相結合。示例包括：基於CTC + 注意力 + 語言模型的端到端ASR；說話人識別或驗證、源分離等。
2. 實驗性：為了充分利用wav2vec2，最佳解決方案仍然是在訓練下游任務時對模型進行微調。在SpeechBrain中，這非常簡單，只需打開一個標誌即可。因此，我們的wav2vec2模型可以在訓練你喜歡的ASR管道或說話人識別器時進行微調。

如果感興趣，只需遵循這個教程

引用LeBenchmark

@misc{parcollet2023lebenchmark,
      title={LeBenchmark 2.0: a Standardized, Replicable and Enhanced Framework for Self-supervised Representations of French Speech}, 
      author={Titouan Parcollet and Ha Nguyen and Solene Evain and Marcely Zanon Boito and Adrien Pupier and Salima Mdhaffar and Hang Le and Sina Alisamir and Natalia Tomashenko and Marco Dinarelli and Shucong Zhang and Alexandre Allauzen and Maximin Coavoux and Yannick Esteve and Mickael Rouvier and Jerome Goulian and Benjamin Lecouteux and Francois Portet and Solange Rossato and Fabien Ringeval and Didier Schwab and Laurent Besacier},
      year={2023},
      eprint={2309.05472},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

🔧 技術細節

文檔未提供具體的技術實現細節，故跳過此章節。

📄 許可證

預訓練的wav2vec2模型根據Apache - 2.0許可證分發。