Assignment1 Joane

🚀 S2T-SMALL-LIBRISPEECH-ASR

s2t-small-librispeech-asr 是一个用于自动语音识别（ASR）的语音转文本Transformer（S2T）模型。S2T模型在这篇论文中被提出，并在这个仓库中发布。

✨ 主要特性

• S2T是一个端到端的序列到序列Transformer模型。
• 该模型使用标准的自回归交叉熵损失进行训练，并自回归地生成转录文本。

🚀 快速开始

此模型可用于端到端语音识别（ASR）。你可以查看模型中心来查找其他S2T检查点。

如何使用

由于这是一个标准的序列到序列Transformer模型，你可以通过将语音特征传递给模型，使用generate方法生成转录文本。

⚠️ 重要提示

• Speech2TextProcessor对象使用torchaudio来提取滤波器组特征。在运行此示例之前，请确保安装torchaudio包。
• 特征提取器依赖于torchaudio，分词器依赖于sentencepiece，因此在运行示例之前，请确保安装这些包。

💡 使用建议

你可以使用pip install transformers"[speech, sentencepiece]"将这些作为额外的语音依赖项进行安装，或者使用pip install torchaudio sentencepiece分别安装这些包。

💻 使用示例

基础用法

import torch
from transformers import Speech2TextProcessor, Speech2TextForConditionalGeneration
from datasets import load_dataset

model = Speech2TextForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/s2t-small-librispeech-asr")
processor = Speech2TextProcessor.from_pretrained("facebook/s2t-small-librispeech-asr")

ds = load_dataset(
    "patrickvonplaten/librispeech_asr_dummy",
    "clean",
    split="validation"
)

input_features = processor(
    ds[0]["audio"]["array"],
    sampling_rate=16_000,
    return_tensors="pt"
).input_features  # Batch size 1
generated_ids = model.generate(input_ids=input_features)

transcription = processor.batch_decode(generated_ids)

高级用法

在LibriSpeech测试集上进行评估

以下脚本展示了如何在LibriSpeech的*"clean"和"other"*测试数据集上评估此模型。

from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Speech2TextForConditionalGeneration, Speech2TextProcessor

librispeech_eval = load_dataset("librispeech_asr", "clean", split="test")  # change to "other" for other test dataset
wer = load_metric("wer")

model = Speech2TextForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/s2t-small-librispeech-asr").to("cuda")
processor = Speech2TextProcessor.from_pretrained("facebook/s2t-small-librispeech-asr", do_upper_case=True)

librispeech_eval = librispeech_eval.map(map_to_array)

def map_to_pred(batch):
    features = processor(batch["audio"]["array"], sampling_rate=16000, padding=True, return_tensors="pt")
    input_features = features.input_features.to("cuda")
    attention_mask = features.attention_mask.to("cuda")

    gen_tokens = model.generate(input_ids=input_features, attention_mask=attention_mask)
    batch["transcription"] = processor.batch_decode(gen_tokens, skip_special_tokens=True)
    return batch

result = librispeech_eval.map(map_to_pred, batched=True, batch_size=8, remove_columns=["speech"])

print("WER:", wer(predictions=result["transcription"], references=result["text"]))

结果（WER）:

📚 详细文档

训练数据

S2T-SMALL-LIBRISPEECH-ASR在LibriSpeech ASR语料库上进行训练，该数据集包含大约1000小时的16kHz英语朗读语音。

训练过程

预处理

语音数据通过PyKaldi或torchaudio自动从WAV/FLAC音频文件中提取符合Kaldi标准的80通道对数梅尔滤波器组特征进行预处理。此外，对每个示例应用了基于话语级别的CMVN（倒谱均值和方差归一化）。

文本被转换为小写，并使用SentencePiece进行分词，词汇表大小为10,000。

训练

该模型使用标准的自回归交叉熵损失进行训练，并使用SpecAugment。编码器接收语音特征，解码器自回归地生成转录文本。

BibTeX引用和引用信息

@inproceedings{wang2020fairseqs2t,
  title = {fairseq S2T: Fast Speech-to-Text Modeling with fairseq},
  author = {Changhan Wang and Yun Tang and Xutai Ma and Anne Wu and Dmytro Okhonko and Juan Pino},
  booktitle = {Proceedings of the 2020 Conference of the Asian Chapter of the Association for Computational Linguistics (AACL): System Demonstrations},
  year = {2020},
}

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。

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