🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-土耳其语模型
该模型基于 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 在 土耳其人工通用语音数据集 上进行微调。使用此模型时,请确保语音输入的采样率为 16kHz。
模型信息
属性 |
详情 |
模型类型 |
音频自动语音识别模型 |
训练数据 |
土耳其人工通用语音数据集 |
评估指标 |
词错误率(WER) |
许可证 |
Apache-2.0 |
模型评估结果
- 模型名称:XLSR Wav2Vec2 Turkish with Artificial Voices by Cahya
- 任务:语音识别(自动语音识别类型)
- 数据集:Common Voice tr(通用语音土耳其语数据集)
- 评估指标:测试集词错误率(WER)为 66.98
🚀 快速开始
使用此模型前,请确保语音输入的采样率为 16kHz。
💻 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", "tr", split="test[:2%]")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-turkish-artificial")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-turkish-artificial")
def speech_file_to_array_fn(batch):
speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
resampler = torchaudio.transforms.Resample(sampling_rate, 16_000)
batch["speech"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
inputs = processor(test_dataset[:2]["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)
print("Prediction:", processor.batch_decode(predicted_ids))
print("Reference:", test_dataset[:2]["sentence"])
高级用法
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re
test_dataset = load_dataset("common_voice", "tr", split="test")
wer = load_metric("wer")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-turkish-artificial")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("cahya/wav2vec2-large-xlsr-turkish-artificial")
model.to("cuda")
chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"\“\‘\”\'\`…\’»«]'
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"])
resampler = torchaudio.transforms.Resample(sampling_rate, 16_000)
batch["speech"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
return batch
test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
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:66.98 %
📚 详细文档
训练信息
使用人工通用语音数据集的 train
和 validation
子集对模型进行微调。训练脚本可在 此处 找到。
📄 许可证
本模型使用 Apache-2.0 许可证。