语言: ga-IE
数据集:

• common_voice
  指标:
• wer 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: cpierse/wav2vec2-large-xlsr-53-irish
  结果:
  • 任务: 名称: 语音识别 类型: automatic-speech-recognition 数据集: 名称: Common Voice ga-IE
    类型: common_voice 参数: ga-IE 指标:
    • 名称: 测试WER 类型: wer 值: 43.06

Wav2Vec2-Large-XLSR-53-爱尔兰语

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。

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", "ga-IE", split="test[:2%]") #TODO: 在此处替换为您的语言代码{lang_id}。确保代码是[此](https://huggingface.co/languages)网站中的*ISO代码*之一。

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("cpierse/wav2vec2-large-xlsr-53-irish") 
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("cpierse/wav2vec2-large-xlsr-53-irish")

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

# 数据预处理。
# 我们需要将音频文件读取为数组
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("预测:", processor.batch_decode(predicted_ids))
print("参考:", test_dataset["sentence"][:2])

评估

该模型可以在Common Voice的爱尔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", "ga-IE", split="test") 
wer = load_metric("wer")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("cpierse/wav2vec2-large-xlsr-53-irish") 
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("cpierse/wav2vec2-large-xlsr-53-irish")
model.to("cuda")

chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"\“\%\‘\”\�\„\«\(\»\)\’\']' 
resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)

# 数据预处理。
# 我们需要将音频文件读取为数组
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)

# 数据预处理。
# 我们需要将音频文件读取为数组
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: 43.06%