Wav2vec2 Large Xlsr 53 Dutch

🚀 用于荷兰语语音识别的微调XLSR - 53大型模型

本模型是在荷兰语语音识别任务上微调的模型，基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53，使用了Common Voice 6.1和CSS10的训练集和验证集进行微调。它能有效识别荷兰语语音，为荷兰语语音处理提供了强大的工具。

🚀 快速开始

本模型是在荷兰语上对facebook/wav2vec2-large-xlsr-53进行微调得到的，使用了Common Voice 6.1和CSS10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。

该模型的微调得益于OVHcloud慷慨提供的GPU算力支持。

训练脚本可在此处找到：https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint

✨ 主要特性

• 数据集：使用了common_voice和mozilla-foundation/common_voice_6_0等数据集进行训练。
• 评估指标：使用了字错误率（WER）和字符错误率（CER）作为评估指标。
• 应用场景：适用于自动语音识别任务。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，故跳过此章节。

💻 使用示例

基础用法

使用HuggingSound库：

from huggingsound import SpeechRecognitionModel

model = SpeechRecognitionModel("jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-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-large-xlsr-53-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)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio files as arrays
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)

for i, predicted_sentence in enumerate(predicted_sentences):
    print("-" * 100)
    print("Reference:", test_dataset[i]["sentence"])
    print("Prediction:", predicted_sentence)

以下是一些实际的识别结果示例：

📚 详细文档

评估

1. 在mozilla-foundation/common_voice_6_0的test分割集上进行评估：

python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch --dataset mozilla-foundation/common_voice_6_0 --config nl --split test

2. 在speech-recognition-community-v2/dev_data上进行评估：

python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch --dataset speech-recognition-community-v2/dev_data --config nl --split validation --chunk_length_s 5.0 --stride_length_s 1.0

📄 许可证

本模型使用Apache 2.0许可证。

🔗 引用

如果您想引用此模型，可以使用以下格式：

@misc{grosman2021xlsr53-large-dutch,
  title={Fine-tuned {XLSR}-53 large model for speech recognition in {D}utch},
  author={Grosman, Jonatas},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch}},
  year={2021}
}