🚀 用于荷兰语语音识别的微调XLS - R 1B模型
本项目是对[facebook/wav2vec2 - xls - r - 1b](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2 - xls - r - 1b)模型进行微调后的成果,使用了[Common Voice 8.0](https://huggingface.co/datasets/mozilla - foundation/common_voice_8_0)、Multilingual LibriSpeech和Voxpopuli的训练集和验证集进行荷兰语语音识别的微调。使用该模型时,请确保语音输入的采样率为16kHz。
此模型通过HuggingSound工具进行微调,同时感谢[OVHcloud](https://www.ovhcloud.com/en/public - cloud/ai - training/)慷慨提供的GPU计算资源。
🚀 快速开始
模型信息
属性 |
详情 |
模型类型 |
用于荷兰语语音识别的微调XLS - R 1B模型 |
训练数据 |
Common Voice 8.0、Multilingual LibriSpeech和Voxpopuli的训练集和验证集 |
注意事项
⚠️ 重要提示
使用该模型时,请确保语音输入的采样率为16kHz。
✨ 主要特性
- 基于微调的XLS - R 1B模型,适用于荷兰语语音识别任务。
- 经过多个公开数据集的训练和验证,具有较好的识别性能。
💻 使用示例
基础用法
使用HuggingSound库:
from huggingsound import SpeechRecognitionModel
model = SpeechRecognitionModel("jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-dutch")
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 = "nl"
MODEL_ID = "jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-dutch"
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-dutch --dataset mozilla-foundation/common_voice_8_0 --config nl --split test
- 在
speech - recognition - community - v2/dev_data
上进行评估
python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-dutch --dataset speech-recognition-community-v2/dev_data --config nl --split validation --chunk_length_s 5.0 --stride_length_s 1.0
引用方式
如果您想引用此模型,可以使用以下格式:
@misc{grosman2021xlsr-1b-dutch,
title={Fine-tuned {XLS-R} 1{B} model for speech recognition in {D}utch},
author={Grosman, Jonatas},
howpublished={\url{https://huggingface.co/jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-dutch}},
year={2022}
}
📄 许可证
本项目采用Apache 2.0许可证。