Wav2vec2 Large Xlsr Arabic
针对阿拉伯语语音识别微调的Wav2Vec2-Large-XLSR-53大模型,基于Common Voice和Arabic Speech Corpus数据集训练
下载量 51
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53微调的阿拉伯语自动语音识别(ASR)模型,支持16kHz采样率的语音输入识别。
模型特点
阿拉伯语优化
专门针对阿拉伯语语音特点进行微调,处理变音符号和特殊字符
无需语言模型
可直接使用进行语音识别,无需额外语言模型支持
多数据集训练
结合Common Voice和Arabic Speech Corpus两个数据集训练,提高泛化能力
模型能力
阿拉伯语语音识别
音频转文本
16kHz采样率处理
使用案例
语音转录
阿拉伯语语音转文字
将阿拉伯语语音内容转换为文字记录
测试集词错误率36.699%
语音助手
阿拉伯语语音指令识别
用于阿拉伯语语音助手的基础识别功能
🚀 用于阿拉伯语语音识别的微调Wav2Vec2-Large-XLSR-53大模型
本模型是在阿拉伯语上对 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 进行微调得到的,使用了 Common Voice 和 Arabic Speech Corpus 的 train
分割集。使用此模型时,请确保语音输入的采样率为 16kHz。
🚀 快速开始
✨ 主要特性
- 基于预训练的
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53
模型进行微调,适用于阿拉伯语语音识别任务。 - 可直接使用,无需语言模型。
📦 安装指南
在运行模型之前,需要安装以下依赖库:
%%capture
!pip install datasets
!pip install transformers==4.4.0
!pip install torchaudio
!pip install jiwer
!pip install tnkeeh
💻 使用示例
基础用法
模型可以直接(无需语言模型)按如下方式使用:
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
test_dataset = load_dataset("common_voice", "ar", split="test[:2%]")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("mohammed/wav2vec2-large-xlsr-arabic")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("mohammed/wav2vec2-large-xlsr-arabic")
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)
# 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"] = 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("The predicted sentence is: ", processor.batch_decode(predicted_ids))
print("The original sentence is:", test_dataset["sentence"][:2])
输出结果如下:
The predicted sentence is : ['ألديك قلم', 'ليست نارك مكسافة على هذه الأرض أبعد من يوم أمس']
The original sentence is: ['ألديك قلم ؟', 'ليست هناك مسافة على هذه الأرض أبعد من يوم أمس.']
🔧 技术细节
评估方法
模型可以在 Common Voice 的阿拉伯语测试数据上按如下方式进行评估:
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re
# creating a dictionary with all diacritics
dict = {
'ِ': '',
'ُ': '',
'ٓ': '',
'ٰ': '',
'ْ': '',
'ٌ': '',
'ٍ': '',
'ً': '',
'ّ': '',
'َ': '',
'~': '',
',': '',
'ـ': '',
'—': '',
'.': '',
'!': '',
'-': '',
';': '',
':': '',
'\'': '',
'"': '',
'☭': '',
'«': '',
'»': '',
'؛': '',
'ـ': '',
'_': '',
'،': '',
'“': '',
'%': '',
'‘': '',
'”': '',
'�': '',
'_': '',
',': '',
'?': '',
'#': '',
'‘': '',
'.': '',
'؛': '',
'get': '',
'؟': '',
' ': ' ',
'\'ۖ ': '',
'\'': '',
'\'ۚ' : '',
' \'': '',
'31': '',
'24': '',
'39': ''
}
# replacing multiple diacritics using dictionary (stackoverflow is amazing)
def remove_special_characters(batch):
# Create a regular expression from the dictionary keys
regex = re.compile("(%s)" % "|".join(map(re.escape, dict.keys())))
# For each match, look-up corresponding value in dictionary
batch["sentence"] = regex.sub(lambda mo: dict[mo.string[mo.start():mo.end()]], batch["sentence"])
return batch
test_dataset = load_dataset("common_voice", "ar", split="test")
wer = load_metric("wer")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("mohammed/wav2vec2-large-xlsr-arabic")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("mohammed/wav2vec2-large-xlsr-arabic")
model.to("cuda")
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)
# 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"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
test_dataset = test_dataset.map(remove_special_characters)
# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio 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:36.699%
📚 详细文档
未来工作
可以使用 数据增强、音译 或 注意力掩码 来提高模型的准确性。
📄 许可证
本项目采用 Apache-2.0 许可证。
信息表格
属性 | 详情 |
---|---|
模型类型 | 用于阿拉伯语语音识别的微调Wav2Vec2-Large-XLSR-53大模型 |
训练数据 | Common Voice 和 Arabic Speech Corpus 的 train 分割集 |
评估指标 | 词错误率(WER) |
基础模型 | facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 |
Voice Activity Detection
MIT
基于pyannote.audio 2.1版本的语音活动检测模型,用于识别音频中的语音活动时间段
语音识别
V
pyannote
7.7M
181
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Portuguese
Apache-2.0
这是一个针对葡萄牙语语音识别任务微调的XLSR-53大模型,基于Common Voice 6.1数据集训练,支持葡萄牙语语音转文本。
语音识别 其他
W
jonatasgrosman
4.9M
32
Whisper Large V3
Apache-2.0
Whisper是由OpenAI提出的先进自动语音识别(ASR)和语音翻译模型,在超过500万小时的标注数据上训练,具有强大的跨数据集和跨领域泛化能力。
语音识别 支持多种语言
W
openai
4.6M
4,321
Whisper Large V3 Turbo
MIT
Whisper是由OpenAI开发的最先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型,经过超过500万小时标记数据的训练,在零样本设置下展现出强大的泛化能力。
语音识别
Transformers 支持多种语言

W
openai
4.0M
2,317
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Russian
Apache-2.0
基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微调的俄语语音识别模型,支持16kHz采样率的语音输入
语音识别 其他
W
jonatasgrosman
3.9M
54
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Chinese Zh Cn
Apache-2.0
基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微调的中文语音识别模型,支持16kHz采样率的语音输入。
语音识别 中文
W
jonatasgrosman
3.8M
110
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Dutch
Apache-2.0
基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53微调的荷兰语语音识别模型,在Common Voice和CSS10数据集上训练,支持16kHz音频输入。
语音识别 其他
W
jonatasgrosman
3.0M
12
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Japanese
Apache-2.0
基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微调的日语语音识别模型,支持16kHz采样率的语音输入
语音识别 日语
W
jonatasgrosman
2.9M
33
Mms 300m 1130 Forced Aligner
基于Hugging Face预训练模型的文本与音频强制对齐工具,支持多种语言,内存效率高
语音识别
Transformers 支持多种语言

M
MahmoudAshraf
2.5M
50
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Arabic
Apache-2.0
基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53微调的阿拉伯语语音识别模型,在Common Voice和阿拉伯语语音语料库上训练
语音识别 阿拉伯语
W
jonatasgrosman
2.3M
37
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98