语言: 弗里斯兰语 (fy-NL) 数据集:

• 通用语音 (common_voice) 标签:
• 音频
• 自动语音识别
• 语音
• XLSR微调周 许可证: Apache-2.0 模型索引:
• 名称: Adam Montgomerie的XLSR Wav2Vec2弗里斯兰语模型 结果:
  • 任务: 名称: 语音识别 类型: 自动语音识别 数据集: 名称: 通用语音 fy-NL 类型: common_voice 参数: fy-NL
    指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 21.72

Wav2Vec2-Large-XLSR-53-弗里斯兰语

基于facebook/wav2vec2-large-xlsr-53在弗里斯兰语上使用通用语音进行微调。使用此模型时，请确保您的语音输入采样率为16kHz。

使用方法

该模型可以直接使用（无需语言模型）如下：

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

test_dataset = load_dataset("common_voice", "fy-NL", split="test[:2%]").

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("iarfmoose/wav2vec2-large-xlsr-frisian")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("iarfmoose/wav2vec2-large-xlsr-frisian")

resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)


def speech_file_to_array_fn(batch):
  speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
  tbatch["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("预测结果:", processor.batch_decode(predicted_ids))
print("参考文本:", test_dataset["sentence"][:2])

评估

该模型可以在通用语音的弗里斯兰语测试数据上进行如下评估。

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

test_dataset = load_dataset("common_voice", "fy-NL", split="test")
wer = load_metric("wer")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("iarfmoose/wav2vec2-large-xlsr-frisian")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("iarfmoose/wav2vec2-large-xlsr-frisian")
model.to("cuda")

chars_to_ignore_regex = '[\\,\\?\\.\\!\\-\\;\\:\\"\\“\\%\\‘\\”\\�\\–\\—\\¬\\⅛]'
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)

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)

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: 21.72 %

训练

使用了通用语音的train和validation数据集进行训练。

训练脚本可在此处找到。

评估脚本的笔记本可在此处找到。