Wav2Vec2-Large-XLSR-53-Chinese-zh-CN-aishell1
Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Chinese using the AISHELL-1 dataset. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.
Usage
The model can be used directly (without a language model) as follows:
import torch
import librosa
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(
'qinyue/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zn-cn-aishell1')
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(
'qinyue/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zn-cn-aishell1').to(device)
filepath = 'test.wav'
audio, sr = librosa.load(filepath, sr=16000, mono=True)
inputs = processor(audio, sample_rate=16000, return_tensors="pt").to(device)
with torch.no_grad():
logits = model(inputs.input_values,
attention_mask=inputs.attention_mask).logits
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
pred_str = processor.decode(predicted_ids[0])
print(pred_str)
Evaluation
wer_metric = load_metric("wer")
def compute_metrics(pred):
pred_logits = pred.predictions
pred_ids = np.argmax(pred_logits, axis=-1)
pred.label_ids[pred.label_ids == -100] = processor.tokenizer.pad_token_id
pred_str = processor.batch_decode(pred_ids, spaces_between_special_tokens=True)
label_str = processor.batch_decode(pred.label_ids, group_tokens=False, spaces_between_special_tokens=True)
wer = wer_metric.compute(predictions=pred_str, references=label_str)
return {"wer": wer}
Results
| Reference | Prediction |
|---|---|
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Test Result:
In the table below I report the Word Error Rate (WER) of the model on the AISHELL-1 test dataset.
| Model | WER | WER-with-LM |
|---|---|---|
| qinyue/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zn-cn-aishell1 | 7.04% | 3.96% |