Wav2vec2 Large Xlsr 53 Vietnamese

🚀 泰德越南语XLSR Wav2Vec2大模型53

本项目基于越南语对 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 进行了微调，使用了 Common Voice、Vivos 数据集 和 FOSD 数据集。使用该模型时，请确保语音输入的采样率为 16kHz。

🚀 快速开始

本模型可直接使用（无需语言模型），具体使用方法如下文所示。

✨ 主要特性

• 数据集：使用了 Common Voice、Vivos 以及 FOSD 数据集进行训练。
• 评估指标：使用字错率（WER）进行评估。
• 应用场景：适用于越南语的自动语音识别任务。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，可参考 Hugging Face 相关库的安装说明进行安装。

💻 使用示例

基础用法

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

test_dataset = load_dataset("common_voice", "vi", split="test")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("not-tanh/wav2vec2-large-xlsr-53-vietnamese")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("not-tanh/wav2vec2-large-xlsr-53-vietnamese")

resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)

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

高级用法

本模型可在 Common Voice 的越南语测试数据上进行评估，示例代码如下：

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

test_dataset = load_dataset("common_voice", "vi", split="test")
wer = load_metric("wer")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("not-tanh/wav2vec2-large-xlsr-53-vietnamese")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("not-tanh/wav2vec2-large-xlsr-53-vietnamese")
model.to("cuda")

chars_to_ignore_regex = r'[,?.!\-;:"“%\'�]'
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio 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"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
  return batch

test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio files as arrays
def evaluate(batch):
  inputs = processor(batch["speech"], 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"])))

测试结果：39.571823%

📚 详细文档

模型信息

训练信息

使用了 Common Voice 的 train、validation 数据集，以及 VIVOS 和 FOSD 数据集进行训练。训练脚本待补充。

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。