🚀 用于法语语音识别的微调XLS - R 1B模型
本模型针对法语语音识别对 facebook/wav2vec2 - xls - r - 1b 进行了微调。微调使用了 Common Voice 8.0、MediaSpeech、Multilingual TEDx、Multilingual LibriSpeech 和 Voxpopuli 的训练集和验证集。使用此模型时,请确保语音输入的采样率为 16kHz。
该模型通过 HuggingSound 工具进行微调,感谢 OVHcloud 慷慨提供的 GPU 算力支持。
🚀 快速开始
本模型是针对法语语音识别微调的 XLS - R 1B 模型,使用前需确保语音输入采样率为 16kHz。
✨ 主要特性
- 基于多个公开数据集进行微调,包括 Common Voice 8.0、MediaSpeech、Multilingual TEDx、Multilingual LibriSpeech 和 Voxpopuli。
- 借助 HuggingSound 工具完成微调。
- 可用于法语语音识别任务。
📦 安装指南
文档未提及安装步骤,暂不提供。
💻 使用示例
基础用法
使用 HuggingSound 库:
from huggingsound import SpeechRecognitionModel
model = SpeechRecognitionModel("jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-french")
audio_paths = ["/path/to/file.mp3", "/path/to/another_file.wav"]
transcriptions = model.transcribe(audio_paths)
高级用法
编写自己的推理脚本:
import torch
import librosa
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
LANG_ID = "fr"
MODEL_ID = "jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-french"
SAMPLES = 10
test_dataset = load_dataset("common_voice", LANG_ID, split=f"test[:{SAMPLES}]")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(MODEL_ID)
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(MODEL_ID)
def speech_file_to_array_fn(batch):
speech_array, sampling_rate = librosa.load(batch["path"], sr=16_000)
batch["speech"] = speech_array
batch["sentence"] = batch["sentence"].upper()
return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
inputs = processor(test_dataset["speech"], 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)
predicted_sentences = processor.batch_decode(predicted_ids)
📚 详细文档
评估命令
- 在
mozilla - foundation/common_voice_8_0
的 test
分割集上进行评估:
python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-french --dataset mozilla-foundation/common_voice_8_0 --config fr --split test
- 在
speech - recognition - community - v2/dev_data
上进行评估:
python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-french --dataset speech-recognition-community-v2/dev_data --config fr --split validation --chunk_length_s 5.0 --stride_length_s 1.0
引用信息
如果您想引用此模型,可以使用以下 BibTeX 格式:
@misc{grosman2021xlsr-1b-french,
title={Fine-tuned {XLS-R} 1{B} model for speech recognition in {F}rench},
author={Grosman, Jonatas},
howpublished={\url{https://huggingface.co/jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-french}},
year={2022}
}
📄 许可证
本模型使用 Apache 2.0 许可证。
模型信息表格
属性 |
详情 |
模型类型 |
用于法语语音识别的微调 XLS - R 1B 模型 |
训练数据 |
Common Voice 8.0、MediaSpeech、Multilingual TEDx、Multilingual LibriSpeech 和 Voxpopuli |