wav2vec2-xls-r-1b-portuguese

wav2vec2-xls-r-1b-portuguese项目介绍

这个项目是由Jonatas Grosman开发的一个用于葡萄牙语语音识别的模型。该模型是基于Facebook的wav2vec2-xls-r-1b模型进行微调的，专门针对葡萄牙语进行了优化。

模型特点

1. 基于大规模预训练模型：该模型是在Facebook的wav2vec2-xls-r-1b基础上微调而来，充分利用了大规模预训练模型的优势。

2. 多数据集训练：模型使用了多个葡萄牙语语音数据集进行训练，包括Common Voice 8.0、CORAA、Multilingual TEDx和Multilingual LibriSpeech，这有助于提高模型的泛化能力。

3. 高性能：在Common Voice 8测试集上，该模型的词错误率(WER)为8.7%，字符错误率(CER)为2.55%。使用语言模型后，性能进一步提升，WER降至6.04%，CER降至1.98%。

4. 适用于16kHz采样率：使用该模型时，需要确保输入的语音数据采样率为16kHz。

使用方法

该模型可以通过两种方式使用：

1. 使用HuggingSound库：这是一种简单直接的方法，只需几行代码即可完成语音识别任务。

2. 自定义推理脚本：对于需要更多控制的用户，可以编写自己的推理脚本，使用transformers库中的Wav2Vec2ForCTC和Wav2Vec2Processor类。

评估方法

项目提供了评估脚本，可以在不同数据集上评估模型性能。用户可以使用命令行工具对模型在Common Voice 8.0测试集和Robust Speech Event开发数据集上进行评估。

项目贡献

这个项目的开发得到了OVHcloud提供的GPU资源支持，使用了HuggingSound工具进行模型微调。开发者Jonatas Grosman为语音识别领域做出了重要贡献，特别是在葡萄牙语语音识别方面。

开源许可

该项目采用Apache 2.0许可证，允许用户自由使用、修改和分发，但需要保留原作者的版权声明。

应用前景

这个模型在葡萄牙语语音识别领域具有广阔的应用前景，可以用于开发各种语音相关的应用，如语音转文本、语音助手、会议记录等。随着语音技术的不断发展，这类模型将在人机交互、无障碍技术等领域发挥越来越重要的作用。

模型版权

如果用户在研究或应用中使用了这个模型，开发者建议使用提供的引用格式来引用该项目，以表示对原作者工作的认可和尊重。