初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型
Model: jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-russian Source: Original Platform
This commit is contained in:
ModelHub XC
165
README.md
Normal file
165
README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,165 @@
|
||||
---
|
||||
language: ru
|
||||
license: apache-2.0
|
||||
datasets:
|
||||
- common_voice
|
||||
- mozilla-foundation/common_voice_6_0
|
||||
metrics:
|
||||
- wer
|
||||
- cer
|
||||
tags:
|
||||
- audio
|
||||
- automatic-speech-recognition
|
||||
- hf-asr-leaderboard
|
||||
- mozilla-foundation/common_voice_6_0
|
||||
- robust-speech-event
|
||||
- ru
|
||||
- speech
|
||||
- xlsr-fine-tuning-week
|
||||
model-index:
|
||||
- name: XLSR Wav2Vec2 Russian by Jonatas Grosman
|
||||
results:
|
||||
- task:
|
||||
name: Automatic Speech Recognition
|
||||
type: automatic-speech-recognition
|
||||
dataset:
|
||||
name: Common Voice ru
|
||||
type: common_voice
|
||||
args: ru
|
||||
metrics:
|
||||
- name: Test WER
|
||||
type: wer
|
||||
value: 13.3
|
||||
- name: Test CER
|
||||
type: cer
|
||||
value: 2.88
|
||||
- name: Test WER (+LM)
|
||||
type: wer
|
||||
value: 9.57
|
||||
- name: Test CER (+LM)
|
||||
type: cer
|
||||
value: 2.24
|
||||
- task:
|
||||
name: Automatic Speech Recognition
|
||||
type: automatic-speech-recognition
|
||||
dataset:
|
||||
name: Robust Speech Event - Dev Data
|
||||
type: speech-recognition-community-v2/dev_data
|
||||
args: ru
|
||||
metrics:
|
||||
- name: Dev WER
|
||||
type: wer
|
||||
value: 40.22
|
||||
- name: Dev CER
|
||||
type: cer
|
||||
value: 14.8
|
||||
- name: Dev WER (+LM)
|
||||
type: wer
|
||||
value: 33.61
|
||||
- name: Dev CER (+LM)
|
||||
type: cer
|
||||
value: 13.5
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Fine-tuned XLSR-53 large model for speech recognition in Russian
|
||||
|
||||
Fine-tuned [facebook/wav2vec2-large-xlsr-53](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-large-xlsr-53) on Russian using the train and validation splits of [Common Voice 6.1](https://huggingface.co/datasets/common_voice) and [CSS10](https://github.com/Kyubyong/css10).
|
||||
When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.
|
||||
|
||||
This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the [OVHcloud](https://www.ovhcloud.com/en/public-cloud/ai-training/) :)
|
||||
|
||||
The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint
|
||||
|
||||
## Usage
|
||||
|
||||
The model can be used directly (without a language model) as follows...
|
||||
|
||||
Using the [HuggingSound](https://github.com/jonatasgrosman/huggingsound) library:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
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)
|
||||
```
|
||||
|
||||
Writing your own inference script:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
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)
|
||||
```
|
||||
|
||||
| Reference | Prediction |
|
||||
| ------------- | ------------- |
|
||||
| ОН РАБОТАТЬ, А ЕЕ НЕ УДЕРЖАТЬ НИКАК — БЕГАЕТ ЗА КЛЁШЕМ КАЖДОГО БУЛЬВАРНИКА. | ОН РАБОТАТЬ А ЕЕ НЕ УДЕРЖАТ НИКАК БЕГАЕТ ЗА КЛЕШОМ КАЖДОГО БУЛЬБАРНИКА |
|
||||
| ЕСЛИ НЕ БУДЕТ ВОЗРАЖЕНИЙ, Я БУДУ СЧИТАТЬ, ЧТО АССАМБЛЕЯ СОГЛАСНА С ЭТИМ ПРЕДЛОЖЕНИЕМ. | ЕСЛИ НЕ БУДЕТ ВОЗРАЖЕНИЙ Я БУДУ СЧИТАТЬ ЧТО АССАМБЛЕЯ СОГЛАСНА С ЭТИМ ПРЕДЛОЖЕНИЕМ |
|
||||
| ПАЛЕСТИНЦАМ НЕОБХОДИМО СНАЧАЛА УСТАНОВИТЬ МИР С ИЗРАИЛЕМ, А ЗАТЕМ ДОБИВАТЬСЯ ПРИЗНАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННОСТИ. | ПАЛЕСТИНЦАМ НЕОБХОДИМО СНАЧАЛА УСТАНОВИТЬ С НИ МИР ФЕЗРЕЛЕМ А ЗАТЕМ ДОБИВАТЬСЯ ПРИЗНАНИЯ ГОСУДАРСТВЕНСКИ |
|
||||
| У МЕНЯ БЫЛО ТАКОЕ ЧУВСТВО, ЧТО ЧТО-ТО ТАКОЕ ОЧЕНЬ ВАЖНОЕ Я ПРИБАВЛЯЮ. | У МЕНЯ БЫЛО ТАКОЕ ЧУВСТВО ЧТО ЧТО-ТО ТАКОЕ ОЧЕНЬ ВАЖНОЕ Я ПРЕДБАВЛЯЕТ |
|
||||
| ТОЛЬКО ВРЯД ЛИ ПОЙМЕТ. | ТОЛЬКО ВРЯД ЛИ ПОЙМЕТ |
|
||||
| ВРОНСКИЙ, СЛУШАЯ ОДНИМ УХОМ, ПЕРЕВОДИЛ БИНОКЛЬ С БЕНУАРА НА БЕЛЬ-ЭТАЖ И ОГЛЯДЫВАЛ ЛОЖИ. | ЗЛАЗКИ СЛУШАЮ ОТ ОДНИМ УХАМ ТЫ ВОТИ В ВИНОКОТ СПИЛА НА ПЕРЕТАЧ И ОКЛЯДЫВАЛ БОСУ |
|
||||
| К СОЖАЛЕНИЮ, СИТУАЦИЯ ПРОДОЛЖАЕТ УХУДШАТЬСЯ. | К СОЖАЛЕНИЮ СИТУАЦИИ ПРОДОЛЖАЕТ УХУЖАТЬСЯ |
|
||||
| ВСЁ ЖАЛОВАНИЕ УХОДИЛО НА ДОМАШНИЕ РАСХОДЫ И НА УПЛАТУ МЕЛКИХ НЕПЕРЕВОДИВШИХСЯ ДОЛГОВ. | ВСЕ ЖАЛОВАНИЕ УХОДИЛО НА ДОМАШНИЕ РАСХОДЫ И НА УПЛАТУ МЕЛКИХ НЕ ПЕРЕВОДИВШИХСЯ ДОЛГОВ |
|
||||
| ТЕПЕРЬ ДЕЛО, КОНЕЧНО, ЗА ТЕМ, ЧТОБЫ ПРЕВРАТИТЬ СЛОВА В ДЕЛА. | ТЕПЕРЬ ДЕЛАЮ КОНЕЧНО ЗАТЕМ ЧТОБЫ ПРЕВРАТИТЬ СЛОВА В ДЕЛА |
|
||||
| ДЕВЯТЬ | ЛЕВЕТЬ |
|
||||
|
||||
## Evaluation
|
||||
|
||||
1. To evaluate on `mozilla-foundation/common_voice_6_0` with split `test`
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-russian --dataset mozilla-foundation/common_voice_6_0 --config ru --split test
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. To evaluate on `speech-recognition-community-v2/dev_data`
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
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
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Citation
|
||||
If you want to cite this model you can use this:
|
||||
|
||||
```bibtex
|
||||
@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}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
Reference in New Issue
Block a user