🚀 Wav2Vec2-Large-XLSR-53-爱尔兰语模型

本项目基于 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 模型，使用 Common Voice 数据集对爱尔兰语进行了微调。当使用此模型时，请确保输入的语音采样率为 16kHz。

✨ 主要特性

• 支持爱尔兰语的自动语音识别任务。
• 基于大规模预训练模型进行微调，具有较好的识别效果。

📦 安装指南

文档中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

模型可以直接使用（无需语言模型），示例代码如下：

import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
test_dataset = load_dataset("common_voice", "ga-IE", split="test[:2%]")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("manandey/wav2vec2-large-xlsr-_irish")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("manandey/wav2vec2-large-xlsr-_irish")
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

在 Common Voice 的测试数据上评估模型的示例代码如下：

import torch
import torchaudio
from datasets import load_dataset, load_metric
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
import re
test_dataset = load_dataset("common_voice", "ga-IE", split="test")
wer = load_metric("wer")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("manandey/wav2vec2-large-xlsr-_irish")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("manandey/wav2vec2-large-xlsr-_irish")
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：42.34%

📚 详细文档

模型信息

许可证

本项目采用 Apache 2.0 许可证。

🔧 技术细节

本模型是在 facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 的基础上，使用 Common Voice 数据集的爱尔兰语部分进行微调得到的。在使用时，需要将输入语音的采样率转换为 16kHz。

📄 许可证

本项目使用 Apache 2.0 许可证。