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stt_en_conformer_transducer_xlarge

stt_en_conformer_transducer_xlarge

Conformer-Transducer模型的超大规模语音识别能力

Conformer-Transducer超大模型拥有600M参数，专为英语自动语音识别设计，以较低的字错误率（WER）脱颖而出。通过NVIDIA NeMo工具包训练，涵盖LibriSpeech、Mozilla Common Voice等多个数据集。模型支持Python调用，具备细化调优和批量处理功能，适合多种语音识别应用。虽然暂未兼容NVIDIA Riva，但其在英语语音处理方面表现卓越。

模型训练NVIDIA ConformerNVIDIA Riva自动语音识别模型Github开源项目语音转录Huggingface
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stt_en_conformer_transducer_xlarge项目介绍

项目背景

stt_en_conformer_transducer_xlarge是一个以自动语音识别（ASR）为核心的项目，基于Conformer-Transducer模型架构。该模型专为英语语音转录优化，能够将音频转为由小写字母、空格和撇号组成的文本。

模型架构

这个模型属于Conformer-Transducer系列中的特大版本，拥有约6亿个参数。Conformer-Transducer是一种自回归模型，与常见的CTC损失不同，它采用了Transducer损失/解码策略。在语音识别任务中，其表现优异。

训练工具

为了训练、微调或试用此模型，用户需要安装NVIDIA的NeMo工具包，该工具包与Pytorch兼容。NeMo为用户提供了多种语音识别模型的训练脚本和配置文件。

数据集

stt_en_conformer_transducer_xlarge模型在多种公共数据集上进行了训练，包括但不限于：

  • Librispeech
  • Fisher Corpus
  • Switchboard-1
  • WSJ-0和WSJ-1
  • National Singapore Corpus
  • Mozilla Common Voice
  • Multilingual LibriSpeech
  • VCTK
  • VoxPopuli
  • People's Speech

这些多样化的数据集帮助模型在处理不同语音来源时表现稳定。

性能表现

该项目发布的模型在多个测试集上的表现如下，使用了贪婪解码进行评估：

  • LS test-other：WER为3.01
  • LS test-clean：WER为1.62
  • WSJ Eval92：WER为1.17
  • WSJ Dev93：WER为2.05
  • National Singapore Corpus Part 1：WER为5.70
  • Multilingual LibriSpeech Test：WER为5.32
  • Mozilla Common Voice Test 8.0：WER为6.46

WER（词错误率）是ASR模型的一项重要性能指标，值越低表示性能越好。

使用方法

用户可以在NeMo工具包中使用此模型作为预训练检测点，用于推理或微调。用户可以通过简单的Python代码立即调用该模型并进行音频转录。

输入与输出

模型接受16000 Hz单声道音频文件作为输入，输出为转录后的字符串文本。

项目限制

由于模型是基于公开语音数据集训练的，在处理特殊的技术术语或未曾训练过的方言时，性能可能会下降。口音重的语音数据也可能影响识别准确性。

部署选项

虽然目前该模型尚未被NVIDIA Riva支持，但其提供的情况下，Riva将允许用户将此类语音识别模型应用于各种应用场景中，如本地化部署、云服务或嵌入式设备中。

参考文献

该项目引用了多份技术文献和工具，如：

  1. Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition
  2. Google Sentencepiece Tokenizer
  3. NVIDIA NeMo Toolkit

使用许可

此模型的使用受到CC-BY-4.0许可协议的约束，下载或使用模型即视为接受此协议的条款。

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