Wav2vec2 Large Xlsr 53 Turkish
基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型在土耳其语Common Voice数据集上微调的语音识别模型
下载量 68
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个专门针对土耳其语的自动语音识别(ASR)模型,能够将土耳其语语音转换为文本。
模型特点
土耳其语优化
专门针对土耳其语进行微调,处理土耳其语特有的字符和发音特点
高性能
在Common Voice土耳其语测试集上达到17.46%的词错误率(WER)
无需语言模型
可直接使用,无需额外的语言模型支持
模型能力
土耳其语语音识别
16kHz音频处理
使用案例
语音转文字
语音转录
将土耳其语语音内容转换为文本
准确率达到82.54%(WER 17.46%)
🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-53-土耳其语模型
本模型基于 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53,使用 Common Voice 数据集针对土耳其语进行了微调。使用该模型时,请确保输入的语音采样率为 16kHz。
🚀 快速开始
✨ 主要特性
- 适用任务:自动语音识别。
- 训练数据:采用 Common Voice 土耳其语数据集。
- 评估指标:词错误率(WER),测试集 WER 为 17.46%。
📦 安装指南
文档未提及具体安装步骤,可参考 Hugging Face 相关模型的通用安装方式。
💻 使用示例
基础用法
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
from unicode_tr import unicode_tr
test_dataset = load_dataset("common_voice", "tr", split="test[:2%]")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("aniltrkkn/wav2vec2-large-xlsr-53-turkish")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("aniltrkkn/wav2vec2-large-xlsr-53-turkish")
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)
# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio 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("Prediction:", processor.batch_decode(predicted_ids))
print("Reference:", test_dataset["sentence"][:2])
📚 详细文档
评估
该模型可在 Common Voice 土耳其语测试数据上进行评估,示例代码如下:
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("aniltrkkn/wav2vec2-large-xlsr-53-turkish")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("aniltrkkn/wav2vec2-large-xlsr-53-turkish")
model.to("cuda")
chars_to_ignore_regex = '[\\,\\?\\.\\!\\-\\;\\:\\\"\\“]'
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)
# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
batch["sentence"] = str(unicode_tr(re.sub(chars_to_ignore_regex, "", batch["sentence"])).lower())
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)
# Preprocessing the datasets.
# We need to read the aduio 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:17.46 %
训练
由于常规的 lower() 函数在处理土耳其语时效果不佳,因此使用 unicode_tr 包将句子转换为小写。
鉴于土耳其语的训练数据非常有限,采用 K 折(k = 5)训练方法使用所有数据进行训练,并上传 5 次训练中表现最佳的模型。训练参数如下:
--num_train_epochs="30"
--per_device_train_batch_size="32"
--evaluation_strategy="steps"
--activation_dropout="0.055"
--attention_dropout="0.094"
--feat_proj_dropout="0.04"
--hidden_dropout="0.047"
--layerdrop="0.041"
--learning_rate="2.34e-4"
--mask_time_prob="0.082"
--warmup_steps="250"
使用 GeForce RTX 3090 显卡,每次训练大约需要 20 小时。
🔧 技术细节
- 模型微调:基于 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 模型在土耳其语上进行微调。
- 数据处理:使用 unicode_tr 包处理土耳其语大小写转换,以解决常规 lower() 函数的不足。
- 训练策略:采用 K 折(k = 5)训练方法,充分利用有限的训练数据。
📄 许可证
本模型使用 Apache 2.0 许可证。
信息表格
属性 | 详情 |
---|---|
模型类型 | Wav2Vec2-Large-XLSR-53-土耳其语 |
训练数据 | Common Voice 土耳其语数据集 |
评估指标 | 词错误率(WER) |
测试集 WER | 17.46% |
许可证 | Apache 2.0 |
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