/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
speech-encoder-decoder · dense
Опубликована
6 дек 2022

wav2vec2-mbart50-ru

Распознавание речиАудио → текст9 профессий

Русскоязычная модель на базе Wav2Vec2 и mBART, преобразующая речь из аудио в текст с пунктуацией и заглавными буквами.

21скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены5 фев 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Распознавание речи» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Wav2Vec2-mBART-50-Ru — русскоязычная модель распознавания речи, разработанная на основе Wav2Vec2-Large-Ru-Golos и mBART-large-50. Она преобразует аудио с русской речью в текст с пунктуацией и заглавными буквами. Архитектура — SpeechEncoderDecoderModel: Wav2Vec2 служит аудиокодировщиком, а mBART — декодером текста.

Модель дообучена на размеченных корпусах SberDevices Golos, русской части Common Voice 6.0, Sova RuDevices и части Russian Librispeech. Она подходит для транскрибации русской речи, в том числе записанной в дальней зоне. Для входного аудио требуется частота дискретизации 16 кГц. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • транскрибация русской речи с пунктуацией
  • распознавание речи в записях с дальней зоны
  • преобразование аудиозаписей в текст для последующей обработки

Ограничения

Входное аудио должно иметь частоту дискретизации 16 кГц. Модель предназначена для русской речи; для обучения части корпусов текстовые аннотации с пунктуацией и заглавными буквами были дополнены автоматически.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Wav2Vec2-mBART-50-Ru

Wav2Vec2-mBART-50-Ru is a speech-sequence-to-text-sequence model, which can convert an input audio with Russian speech into a text with punctuation, capitalization and so on.

Wav2Vec2-mBART-50-Ru is the SpeechEncoderDecoderModel, which was initialized with Wav2Vec2-Large-Ru-Golos as the encoder and mBART-large-50 as the decoder. After its initialization the model was fine-tuned using the training parts of several annotated speech corpora:

CommonVoice 6.0 contains "rich" text annotations with punctuation and capitalization, but other speech corpora includes plain texts only. Therefore, text annotations of these corpora were riched automatically using the Silero text enhancement model.

Usage

When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.

You can use this model by writing your own inference script:

import os
import warnings

import torch
from datasets import load_dataset
from datasets.features import Audio
from transformers import SpeechEncoderDecoderModel, Wav2Vec2Processor

LANG_ID = "ru"
MODEL_ID = "bond005/wav2vec2-mbart50-ru"
SAMPLES = 30

num_processes = max(1, os.cpu_count())

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

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

if test_dataset.features['audio'].sampling_rate != 16_000:
    test_dataset = test_dataset.cast_column(
        'audio',
        Audio(sampling_rate=16_000)
    )

audio_data = [test_dataset[i]['audio']['array'] for i in range(SAMPLES)]

processed = processor(audio_data, sampling_rate=16_000,
                      return_tensors="pt", padding='longest')

with torch.no_grad():
    predicted_ids = model.generate(**processed)

predicted_sentences = processor.batch_decode(
    predicted_ids,
    num_processes=num_processes,
    skip_special_tokens=True
)

with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter("ignore")
    for i, predicted_sentence in enumerate(predicted_sentences):
        print("-" * 100)
        print("Reference: ", test_dataset[i]["sentence"])
        print("Prediction:", predicted_sentence)
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Я беру маленький кусочек бумажки.
Prediction:  Я беру маленькие кусочек бумажки.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   О потерях пока не сообщается.
Prediction:  А потеря их пока не сообщается.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Ваша воля.
Prediction:  Ваша воля.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Мы высоко ценим ее роль в этом отношении.
Prediction:  Мы высоко ценим ее роль в этом отношении.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Вот это вызывало у нас жуткое отторжение.
Prediction:  Вот это вызвало у нас жуткое отвержение.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Он положил ей букет на книгу.
Prediction:  Он положил ее букет на книгу.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Ну и положу, – обиделась Женя.
Prediction:  – Ну и положи, – обиделась Женя.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Благодарю представителя Австралии за ее заявление.
Prediction:  Благодарю представителя Австралии за ее заявление.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Для меня это не было неожиданностью.
Prediction:  Для меня это не было неожиданностью.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Поздняя ночь.
Prediction:  Поздняя ночь.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Тем не менее нужно вновь вычленить некоторые элементы наших политических установок.
Prediction:  Тем не менее нужно назвать нищие нынешние элементы наших политических устоков.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Мы не можем позволить себе упустить эту возможность.
Prediction:  Мы не можем позволить себе упустить эту возможность.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   В предстоящие месяцы Суд примет решение по ордеру на арест министра обороны Хусейна.
Prediction:  В предстоящие месяцы Суд примет решение по оратору на орифлейм министра иностранных дел Кубы.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Валерия живет в старом панельном доме советских времён.
Prediction:  Валерия живет в старом Баньяном, да не советских временах.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Я вернусь скоро.
Prediction:  Я вернусь скоро...
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Слово предоставляется Его Превосходительству принцу Зайду.
Prediction:  Слово предоставляется Его Превосходительству Пан Ги Муну.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Ну конечно, тебе бы этого хотелось.
Prediction:  Ну, конечно, тебе бы этого хотелось.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Общественные объединения равны перед законом.
Prediction:  Общественные объединения равны перед законом.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Ну, что же, нету этики, эстетики.
Prediction:  Ну что же, не туда зайти? Не туда зайти?
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Сразу же она легла в постель.
Prediction:  Сразу же она легла в постель.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Сейчас я сделаю заявление в своем национальном качестве.
Prediction:  Сейчас я сделаю заявление в своем национальном качестве.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Что там сейчас происходит в Твиттере?
Prediction:  Что там сейчас происходит в Твиттере?
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Ну хорошо, что револьвер был заряжен холостыми.
Prediction:  Ну хорошо, что Револьвер был заряжен холостыми.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   А потом дальше может проходить работа такая.
Prediction:  А потом дальше может проходить работа такая.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Из Microsoft написали что на текущий момент у них нет открытых вакансий.
Prediction:  Из моих красотов написали, что на текущий момент у них нет открытых вакансий.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Мы добились многого, но сейчас не время терять набранную динамику.
Prediction:  Мы добились многого, но сейчас не время терять набранную динамику.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Мы внимательно проанализировали документ и содержащиеся в нем выводы и рекомендации.
Prediction:  Мы внимательно проанализировали документ, содержащийся в нем, выводы рекомендаций.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   А сейчас слово имеет представитель Соединенных Штатов Америки.
Prediction:  А сейчас слово имеет представитель Соединенных Штатов Америки.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Обстоятельства изменились, и мы должны учитывать это.
Prediction:  Обстоятельно изменились и мы должны учитывать это.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   На этом принципе основывается и наша позиция по Фолклендским островам.
Prediction:  На этом принципе основывается и наша позиция по Фолклендским островам.

The Google Colab version of this script is available too.

Evaluation

This model was evaluated on the test subsets of SberDevices Golos, Common Voice 6.0 (Russian part), and Sova RuDevices.

The evaluation script wav2vec2_mbart50_ru_eval is available for checking and reproducibility.

Citation

If you want to cite this model you can use this:

@misc{bondarenko2023-wav2vec2-mbart50-ru,
  title={Wav2Vec2-mBART-50 for speech-to-text in Russian by Ivan Bondarenko},
  author={Bondarenko, Ivan},
  publisher={Hugging Face},
  journal={Hugging Face Hub},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/bond005/wav2vec2-mbart50-ru}},
  year={2023}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
SpeechEncoderDecoderModel
Ревизия весов
e6ff511

0 моделей