Wav2vec2 Large Xlsr 53 Russian

🚀 用于俄语语音识别的微调XLSR - 53大模型

本项目是在俄语语音识别领域的一次重要尝试，通过对预训练模型进行微调，显著提升了俄语语音识别的准确性和鲁棒性，为相关应用提供了强大的支持。

🚀 快速开始

本模型是基于 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 在俄语数据集上进行微调得到的。微调使用了 Common Voice 6.1 和 CSS10 的训练集和验证集。使用此模型时，请确保语音输入的采样率为 16kHz。

本模型的微调得益于 OVHcloud 慷慨提供的 GPU 计算资源。训练脚本可在以下链接找到：https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint

✨ 主要特性

• 多数据集微调：使用了多个权威数据集进行微调，提升了模型的泛化能力。
• 高精度识别：在多个评估指标上表现出色，如 WER 和 CER 指标较低。
• 易于使用：支持直接使用，也可通过编写脚本进行自定义推理。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，可参考模型相关依赖库的官方安装说明进行安装。

💻 使用示例

基础用法

使用 HuggingSound 库：

from huggingsound import SpeechRecognitionModel

model = SpeechRecognitionModel("jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-russian")
audio_paths = ["/path/to/file.mp3", "/path/to/another_file.wav"]

transcriptions = model.transcribe(audio_paths)

高级用法

编写自己的推理脚本：

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

LANG_ID = "ru"
MODEL_ID = "jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-russian"
SAMPLES = 5

test_dataset = load_dataset("common_voice", LANG_ID, split=f"test[:{SAMPLES}]")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(MODEL_ID)
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(MODEL_ID)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
    speech_array, sampling_rate = librosa.load(batch["path"], sr=16_000)
    batch["speech"] = speech_array
    batch["sentence"] = batch["sentence"].upper()
    return batch

test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
inputs = processor(test_dataset["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)
predicted_sentences = processor.batch_decode(predicted_ids)

for i, predicted_sentence in enumerate(predicted_sentences):
    print("-" * 100)
    print("Reference:", test_dataset[i]["sentence"])
    print("Prediction:", predicted_sentence)

以下是部分预测结果示例：

📚 详细文档

评估方法

1. 在 mozilla-foundation/common_voice_6_0 数据集的 test 分割上进行评估：

python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-russian --dataset mozilla-foundation/common_voice_6_0 --config ru --split test

2. 在 speech-recognition-community-v2/dev_data 数据集上进行评估：

python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-russian --dataset speech-recognition-community-v2/dev_data --config ru --split validation --chunk_length_s 5.0 --stride_length_s 1.0

模型评估结果

📄 许可证

本模型使用 Apache-2.0 许可证。

📖 引用

如果您想引用此模型，可以使用以下 BibTeX 格式：

@misc{grosman2021xlsr53-large-russian,
  title={Fine-tuned {XLSR}-53 large model for speech recognition in {R}ussian},
  author={Grosman, Jonatas},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-russian}},
  year={2021}
}