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nb-wav2vec2-1b-bokmaal

nb-wav2vec2-1b-bokmaal

基于XLS-R的挪威语Bokmål语音识别模型实现高精度转录

nb-wav2vec2-1b-bokmaal是一个基于XLS-R的挪威语Bokmål语音识别模型，在NPSC测试集上达到6.33%词错误率和2.48%字符错误率。该模型由NbAiLab团队使用挪威议会语音语料库(NPSC)训练，并开源了完整代码和参数配置，便于研究者复现和优化。模型在Hugging Face平台发布，支持挪威语自动语音识别任务。

Huggingface模型语音识别Github开源项目Wav2Vec2挪威语NPSCHugging Face
GitHubHugging Face论文

项目介绍

nb-wav2vec2-1b-bokmaal是一个用于挪威语博克马尔语(Bokmål)的自动语音识别(ASR)模型。这个模型是在Facebook/Meta的XLS-R特征提取器的基础上微调而来的。经过微调后,该模型在测试集上取得了优异的成绩:

  • 词错误率(WER): 0.0633 (使用5-gram语言模型)
  • 字符错误率(CER): 0.0248 (使用5-gram语言模型)

没有使用语言模型时,WER为0.0738,CER为0.0263。

模型特点

  1. 这是由NbAiLab团队在Hugging Face举办的Robust Speech Event活动中开发的几个Wav2Vec模型之一。

  2. 在所有开发的模型中,这个1B参数的博克马尔语模型表现最佳,WER达到了6.33%。

  3. 模型使用了挪威议会语音语料库(NPSC)进行训练,该语料库已被转换为Hugging Face数据集格式。

  4. 开发团队公开了所有代码,以便挪威NLP社区能够在此基础上开发更好的ASR模型。

  5. 使用普通GPU,按照说明可以在一天内训练出自己的ASR系统。

训练细节

  1. 训练过程参考了Hugging Face提供的指南。

  2. 开发团队提供了run.sh和run_speech_recognition_ctc.py文件,可以用于复现结果。

  3. 添加了5-gram语言模型来提升性能,可以使用挪威巨型语料库(NCC)构建。

  4. 详细的训练参数已在项目页面列出,包括学习率、批次大小、dropout率等。

  5. 使用这些设置,在普通GPU上训练可能需要3-4天时间。

应用前景

  1. 为挪威语自动语音识别提供了新的基准。

  2. 可作为进一步研究和改进挪威语ASR的基础。

  3. 为挪威NLP社区提供了宝贵的资源和起点。

  4. 有助于提高挪威语音技术的整体水平。

  5. 为其他语言的ASR模型开发提供了参考。

通过这个项目,NbAiLab团队大大推进了挪威语自动语音识别技术的发展,为未来更多创新奠定了基础。

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