Wav2vec2 Xlsr 1b Finnish Lm

🚀 Wav2vec2-xls-r-1b用于芬兰语自动语音识别

本声学模型是 facebook/wav2vec2-xls-r-1b 针对芬兰语自动语音识别（ASR）任务的微调版本。该模型使用了 259.57 小时的芬兰语转录语音数据进行微调。Wav2Vec2 XLS - R 首次在 这篇论文 中被提出，并在 此页面 首次发布。

本仓库还包含了在解码阶段与声学模型一起使用的芬兰语 KenLM 语言模型。

⚠️ 重要提示

此模型与 aapot/wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm 模型完全相同，只是将该模型复制/迁移到了这个 Finnish - NLP Hugging Face 组织中。

⚠️ 重要提示

此模型有一个更好的 V2 版本，它使用了多 16 小时的数据进行了更长时间的微调：Finnish-NLP/wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2

🚀 快速开始

你可以使用此模型进行芬兰语自动语音识别（语音转文本）任务。具体使用方法可查看本仓库中的 run-finnish-asr-models.ipynb 笔记本，其中有详细的使用示例。

✨ 主要特性

• 基于大规模多语言预训练模型 Wav2Vec2 XLS - R 进行微调，适用于芬兰语自动语音识别任务。
• 包含芬兰语 KenLM 语言模型，可在解码阶段使用。

📚 详细文档

模型描述

Wav2Vec2 XLS - R 是 Facebook AI 推出的用于语音处理的大规模多语言预训练模型。它在 436000 小时的无标签语音数据上进行预训练，这些数据包括 VoxPopuli、MLS、CommonVoice、BABEL 和 VoxLingua107。该模型使用 wav2vec 2.0 目标函数，支持 128 种语言。

你可以从 这篇博客 和 这篇论文 中了解更多关于该预训练模型的信息。

本模型是预训练模型（10 亿参数变体）针对芬兰语自动语音识别任务的微调版本。

预期用途与限制

使用方法

查看本仓库中的 run-finnish-asr-models.ipynb 笔记本，获取使用此模型的详细示例。

限制和偏差

• 此模型使用最大长度为 20 秒的音频样本进行微调，因此该模型最适用于类似长度的较短音频。不过，你也可以尝试使用更长的音频，看看效果如何。如果你在处理非常长的音频文件时遇到内存不足的错误，可以使用 这篇博客文章 中介绍的音频分块方法。
• 用于微调的大部分数据来自芬兰议会数据集，因此该模型可能无法很好地泛化到非常不同的领域，例如带有方言的日常芬兰语口语等。此外，数据集中的音频往往以成年男性为主，因此该模型可能对儿童和女性的语音效果不佳。
• 解码阶段使用的芬兰语 KenLM 语言模型是使用音频转录的文本数据进行训练的。因此，解码器的语言模型可能无法泛化到非常不同的语言，例如带有方言的日常口语。为你的领域语言训练自己的 KenLM 语言模型并在解码中使用可能会更有益。

训练数据

此模型使用了来自以下数据集的 259.57 小时芬兰语转录语音数据进行微调：

数据集经过筛选，只包含最长 20 秒的音频样本。

训练过程

此模型是在 Hugging Face 组织的 鲁棒语音挑战活动 期间进行训练的。训练在由 OVHcloud 赞助的 Tesla V100 GPU 上进行。

训练脚本由 Hugging Face 提供，可在 此处 获取。我们仅针对自定义数据集修改了其数据加载部分。

对于 KenLM 语言模型的训练，我们遵循了 Hugging Face 提供的 博客文章教程。5 - 元 KenLM 的训练数据是音频转录的文本数据。

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：5e - 05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：8 位 Adam，β=(0.9, 0.999)，ε = 1e - 08
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率调度器热身步数：500
• 训练轮数：5
• 混合精度训练：原生 AMP

预训练的 facebook/wav2vec2-xls-r-1b 模型使用以下超参数进行初始化：

• 注意力丢弃率：0.094
• 隐藏层丢弃率：0.047
• 特征投影丢弃率：0.04
• 掩码时间概率：0.082
• 层丢弃率：0.041
• 激活丢弃率：0.055
• CTC 损失缩减方式：“均值”

训练结果

框架版本

• Transformers 4.17.0.dev0
• Pytorch 1.10.2 + cu102
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0

评估结果

评估使用了 Common Voice 7.0 芬兰语测试集、Common Voice 9.0 芬兰语测试集 和 FLEURS ASR 芬兰语测试集。

此模型的训练数据包含 Common Voice 7.0 的训练集，但我们较新的 Finnish-NLP/wav2vec2-base-fi-voxpopuli-v2-finetuned 和 Finnish-NLP/wav2vec2-large-uralic-voxpopuli-v2-finnish 模型包含 Common Voice 9.0，因此我们对两个版本的 Common Voice 都进行了测试。注意：Common Voice 似乎没有完全将测试集固定在不同版本的数据集之间，因此 Common Voice 9.0 的一些训练示例可能在 Common Voice 7.0 的测试集中，反之亦然。因此，在使用不同版本的 Common Voice 进行训练的模型之间，Common Voice 测试结果的比较并不完全准确，但这种比较仍然有足够的意义。

Common Voice 7.0 测试

要评估此模型，请运行本仓库中的 eval.py 脚本：

python3 eval.py --model_id Finnish-NLP/wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm  --dataset mozilla-foundation/common_voice_7_0 --config fi --split test

与我们的其他模型及其参数数量相比，此模型（表格中的第四行）取得了以下词错误率（WER）和字符错误率（CER）结果：

Common Voice 9.0 测试

要评估此模型，请运行本仓库中的 eval.py 脚本：

python3 eval.py --model_id Finnish-NLP/wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm  --dataset mozilla-foundation/common_voice_9_0 --config fi --split test

与我们的其他模型及其参数数量相比，此模型（表格中的第四行）取得了以下词错误率（WER）和字符错误率（CER）结果：

FLEURS ASR 测试

要评估此模型，请运行本仓库中的 eval.py 脚本：

python3 eval.py --model_id Finnish-NLP/wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm --dataset google/fleurs --config fi_fi --split test

与我们的其他模型及其参数数量相比，此模型（表格中的第四行）取得了以下词错误率（WER）和字符错误率（CER）结果：

🔧 技术细节

团队成员

• Aapo Tanskanen，Hugging Face 个人资料，领英个人资料
• Rasmus Toivanen，Hugging Face 个人资料，领英个人资料

如有更多细节需求，请随时联系我们 🤗

📄 许可证

本项目采用 Apache - 2.0 许可证。