Wav2vec2 Large Xlsr 53 Finnish

🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-53-芬兰语模型

本项目基于 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 模型，使用 Common Voice、CSS10 芬兰语 和 芬兰议会会议 2 数据集对其进行了芬兰语微调。使用该模型时，请确保语音输入的采样率为 16kHz。

⚠️ 重要提示

这是一个旧模型，请勿再使用！我们的组织中心有很多更好的新模型：Finnish-NLP/wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2 和 Finnish-NLP/wav2vec2-xlsr-300m-finnish-lm

🚀 快速开始

环境准备

确保你已经安装了必要的库，如 librosa、torch、torchaudio、datasets 和 transformers。

使用步骤

以下是直接使用该模型（不使用语言模型）的示例代码：

import librosa
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor

test_dataset = load_dataset("common_voice", "fi", split="test[:2%]")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("aapot/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("aapot/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish")

resampler = lambda sr, y: librosa.resample(y.numpy().squeeze(), sr, 16_000)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
    speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
    batch["speech"] = resampler(sampling_rate, speech_array).squeeze()
    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])

💻 使用示例

基础用法

上述快速开始部分的代码即为基础用法示例，它展示了如何直接使用模型进行语音识别。

高级用法

以下是在芬兰语测试数据上评估模型的示例代码：

import librosa
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re

test_dataset = load_dataset("common_voice", "fi", split="test")
wer = load_metric("wer")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("aapot/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("aapot/wav2vec2-large-xlsr-53-finnish")
model.to("cuda")

chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"\“\%\‘\”\�\'\...\…\–\é]'
resampler = lambda sr, y: librosa.resample(y.numpy().squeeze(), sr, 16_000)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio files as arrays
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"])
  batch["speech"] = resampler(sampling_rate, speech_array).squeeze()
  return batch

test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio 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：32.378771 %

🔧 技术细节

训练数据

训练使用了 Common Voice 的 train、validation 和 other 数据集，以及 CSS10 芬兰语 和 芬兰议会会议 2 数据集。

训练脚本

训练使用的脚本可以从 Google Colab 找到。

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。