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wav2vec2-large-xlsr-53-russian

wav2vec2-large-xlsr-53-russian

基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型

该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练，适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率，加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用，可应用于多种俄语语音识别场景。

模型俄语Common VoiceGithubXLSR-53语音识别开源项目HuggingfaceWav2Vec2
GitHubHugging Face文档

项目概述

这是一个名为"wav2vec2-large-xlsr-53-russian"的项目，它是一个针对俄语语音识别的微调模型。该模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型，通过使用Common Voice 6.1和CSS10数据集的训练和验证集进行了微调。这个项目旨在提供一个高性能的俄语自动语音识别(ASR)解决方案。

模型特点

该模型具有以下特点：

  1. 专门针对俄语语音识别进行了优化
  2. 基于大规模预训练的多语言模型XLSR-53
  3. 使用16kHz采样率的语音输入
  4. 支持直接使用，无需额外的语言模型

性能指标

模型在Common Voice俄语测试集上的表现：

  • 词错误率(WER): 13.3%
  • 字符错误率(CER): 2.88%

使用语言模型后的性能进一步提升：

  • 词错误率(WER): 9.57%
  • 字符错误率(CER): 2.24%

使用方法

该模型可以通过两种方式使用：

  1. 使用HuggingSound库：

    • 导入SpeechRecognitionModel
    • 加载模型
    • 使用transcribe方法进行音频转写

  2. 自定义推理脚本：

    • 导入必要的库和模型
    • 加载音频数据
    • 对音频进行预处理
    • 使用模型进行推理
    • 解码输出结果

评估方法

项目提供了两种评估方法：

  1. 在mozilla-foundation/common_voice_6_0数据集上评估
  2. 在speech-recognition-community-v2/dev_data数据集上评估

评估脚本可以通过命令行运行，可以指定模型ID、数据集、配置和分割等参数。

项目贡献

该项目由Jonatas Grosman开发，并得到了OVHcloud提供的GPU计算资源支持。项目的训练脚本可在GitHub上获取。

引用

如果在研究中使用了这个模型，可以使用提供的BibTeX格式进行引用，以表彰作者的贡献。

总的来说，这个项目为俄语语音识别提供了一个强大的工具，它不仅性能优秀，而且使用简便，可以为各种需要俄语语音转文本的应用提供支持。

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