Wav2vec2 Large Xlsr 53 Greek
这是一个基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型在希腊语上微调的语音识别模型,使用了Common Voice和CSS10数据集进行训练。
下载量 21
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型用于希腊语自动语音识别(ASR)任务,能够将希腊语语音转换为文本。
模型特点
多数据集训练
结合了Common Voice和CSS10两个数据集进行训练,提高了模型的泛化能力
高性能
在Common Voice希腊语测试集上达到20.89%的WER
16kHz采样率支持
专门针对16kHz采样率的语音输入进行了优化
模型能力
希腊语语音识别
语音转文本
自动语音识别
使用案例
语音转录
希腊语语音转录
将希腊语语音内容转换为文本
在Common Voice测试集上达到20.89%的WER
语音助手
希腊语语音命令识别
用于希腊语语音助手中的命令识别
🚀 希腊语Wav2Vec2-Large-XLSR-53模型
该模型基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53,使用Common Voice和CSS10希腊语数据集进行微调。使用此模型时,请确保输入语音的采样率为16kHz。
🚀 快速开始
本模型在希腊语语音识别任务上进行了微调,可直接用于语音识别任务。
✨ 主要特性
- 基于预训练模型
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53
进行微调,在希腊语语音识别任务上有较好表现。 - 使用了
Common Voice
和CSS10
两个数据集进行训练,数据丰富。
📦 安装指南
文档中未提及安装步骤,故跳过此章节。
💻 使用示例
基础用法
模型可以直接(不使用语言模型)按如下方式使用:
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
test_dataset = load_dataset("common_voice", "el", split="test")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("PereLluis13/wav2vec2-large-xlsr-53-greek")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("PereLluis13/wav2vec2-large-xlsr-53-greek")
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])
高级用法
可以按如下方式在Common Voice希腊语测试数据上评估模型:
import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re
test_dataset = load_dataset("common_voice", "el", split="test")
wer = load_metric("wer")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("PereLluis13/wav2vec2-large-xlsr-53-greek")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("PereLluis13/wav2vec2-large-xlsr-53-greek")
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"] = 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:20.89 %
🔧 技术细节
训练使用了Common Voice的train
、validation
和CSS10数据集,CSS10数据集作为extra
分割添加到训练数据中。由于CSS10文件的采样率和格式不同,speech_file_to_array_fn
函数修改为:
def speech_file_to_array_fn(batch):
try:
speech_array, sampling_rate = sf.read(batch["path"] + ".wav")
except:
speech_array, sampling_rate = librosa.load(batch["path"], sr = 16000, res_type='zero_order_hold')
sf.write(batch["path"] + ".wav", speech_array, sampling_rate, subtype='PCM_24')
batch["speech"] = speech_array
batch["sampling_rate"] = sampling_rate
batch["target_text"] = batch["text"]
return batch
此修改由Florian Zimmermeister建议。
训练脚本可在run_common_voice.py中找到,目前仍待PR。唯一的修改是speech_file_to_array_fn
函数。使用OVH的一台配备V100 GPU的机器,通过gradient_accumulation_steps
将批量大小保持在32。模型训练了40个epoch,前20个epoch使用train+validation
分割数据,第20个epoch开始加入CSS10的extra
分割数据。
📄 许可证
本模型使用的许可证为apache-2.0
。
模型信息表格
属性 | 详情 |
---|---|
模型类型 | 基于Wav2Vec2-Large-XLSR-53的希腊语微调模型 |
训练数据 | Common Voice和CSS10希腊语数据集 |
评估指标 | 词错误率(WER) |
测试WER | 20.89 |
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