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wav2vec2-large-xlsr-53-th

wav2vec2-large-xlsr-53-th

基于Common Voice数据集微调的泰语语音识别模型

该项目提供了一个基于wav2vec2-large-xlsr-53架构的泰语语音识别模型。模型使用Common Voice 7.0数据集进行微调，在测试集上实现了13.63%的词错率和2.81%的字符错率。项目详细介绍了数据预处理、模型训练和评估流程，并与主流商业API进行了性能对比。此模型可用于开发泰语语音转文本应用，为泰语自然语言处理研究提供了有价值的资源。

模型Common VoiceGithub语音识别泰语开源项目HuggingfaceWav2Vec2自然语言处理
GitHubHugging Face论文文档

wav2vec2-large-xlsr-53-th项目介绍

项目概述

wav2vec2-large-xlsr-53-th是一个针对泰语自动语音识别(ASR)的项目。该项目基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,使用Common Voice 7.0数据集中的泰语样本进行了微调。这个项目旨在提高泰语语音识别的准确性和效果。

技术细节

该项目使用了以下主要技术和资源:

  1. 预训练模型: Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53
  2. 训练数据: Common Voice 7.0数据集中的泰语部分
  3. 分词工具: PyThaiNLP和deepcut
  4. 评估指标: 词错误率(WER)、句错误率(SER)和字符错误率(CER)

数据处理

项目团队对Common Voice 7.0数据集进行了详细的预处理:

  1. 使用PyThaiNLP进行预分词
  2. 应用清洗规则去除噪声数据
  3. 去重并按特定方式划分数据集,以避免数据泄露并保留大部分数据用于训练

经过处理后,最终得到的数据集包含:

  • 训练集: 86,586条样本
  • 验证集: 3,027条样本
  • 测试集: 2,502条样本

模型训练

模型训练在单个V100 GPU上进行,使用了以下主要配置:

  • 学习率: 1e-4
  • 训练轮数: 100
  • 批次大小: 32
  • 梯度累积步数: 1
  • 评估步数: 每1000步
  • 使用FP16加速训练

评估结果

在测试集上,该模型取得了优秀的表现:

  • WER(使用PyThaiNLP分词): 13.63%
  • WER(使用deepcut分词): 8.15%
  • CER: 2.81%

这些结果优于多个商业API的表现,展示了该模型的强大性能。

使用方法

项目提供了简单的Python代码示例,展示了如何加载预训练的处理器和模型,并进行推理。用户可以轻松地将这个模型集成到自己的泰语语音识别应用中。

总结

wav2vec2-large-xlsr-53-th项目为泰语自动语音识别提供了一个高性能的开源解决方案。通过精心的数据处理、模型训练和评估,该项目在多个指标上都取得了优秀的结果。这个项目不仅推动了泰语语音识别技术的发展,也为其他语言的类似研究提供了宝贵的经验和参考。

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