wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2

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芬兰语语音识别模型精调,提升语音转文字效果

wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2模型基于Facebook AI的多语言预训练模型,为芬兰语自动语音识别进行了优化,使用275.6小时的录音数据进行精调。模型在Common Voice 7.0和FLEURS ASR数据集的测试中取得了4.09%的词错误率(WER)和12.11%的WER。模型配有芬兰语KenLM语言模型用于解码,适合短语音片段处理。其在正式语境中的表现较佳,但普及日常口语和方言的能力有限。可通过训练自定义KenLM以适应特定领域语言。

芬兰语语音识别Github模型开源项目语言模型wav2vec2-xlsr-1bHuggingface训练数据

项目介绍:wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2

项目背景

wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2项目是一个面向芬兰语自动语音识别(ASR)的深度学习模型,专门为芬兰语的语音识别任务进行了微调。此项目基于Facebook AI的多语言大规模预训练模型Wav2Vec2 XLS-R,已接受超过43.6万小时的无标签语音数据预训练,覆盖128种语言。该模型使用了Wav2Vec 2.0的目标函数,有助于提高语音识别的精确性。

适用场景

该模型主要用于芬兰语的自动语音识别任务,即将语音转换为文字。它适合用于短语音片段(最长约20秒)认知效果较好。对于较长的语音片段,可以尝试使用音频分块方法来解决内存不足的问题。鉴于其主要受训于芬兰国会的数据集,该模型可能对日常生活中的口语或方言的通用性稍差。

使用方法

要使用此模型,可以参考其代码库中包含的示例笔记本,其中详细介绍了如何应用该模型进行芬兰语的语音识别任务。

模型特点和限制

模型特点

  • 语言支持:专为芬兰语语音识别任务进行优化。
  • 数据训练:模型经过275.6小时的芬兰语语音转录数据微调。
  • 需注意的偏差:由于主要使用数据为芬兰国会录音,该模型可能对儿童和女性的语音识别能力不如成人男性。此外,解码时所用的KenLM语言模型主要由音频转录和部分芬兰维基百科文本训练而成,表示正式书面语的能力较强,对日常口语适应性可能有限。

模型限制

  • 模型主要对短音频表现良好,长音频可能会出现性能问题。
  • 主要数据源自正式场合,例如议会演讲,会对日常方言及不同性别人群的语音识别产生影响。

训练数据和方法

该模型微调训练的数据来源于多个数据集合:

数据集小时数占比
Common Voice 7.0 芬兰语9.70 h3.52 %
芬兰议会会话228.00 h82.73 %
其他资源37.9 h13.75 %

训练过程中使用了包括Hugging Face提供的训练脚本,且使用了KenLM语言模型配合语音模型的解码阶段。

训练结果

在训练过程中,该模型参数不断优化,其中关键的训练参数包括:

  • 学习率:5e-05
  • 训练批次大小:32
  • 优化器:8-bit Adam

模型评估

该模型在Common Voice 7.0、Common Voice 9.0和FLEURS ASR三个评估数据集上进行测试。其中在Common Voice 7.0测试集上,带有KenLM语言模型时字错率(WER)为4.09,字符错率(CER)为0.88,而不使用KenLM语言模型时字错率为9.73,字符错率为1.65。这表明该模型在使用和不使用语言模型的情况下,语音识别性能都有很大提升。

通过上述介绍,相信大家对wav2vec2-xlsr-1b-finnish-lm-v2项目有了一个全面的了解,可以在需要进行芬兰语语音识别时考虑使用这个经过优化的模型。

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