S2T-SMALL-LIBRISPEECH-ASR

s2t-small-librispeech-asr是一个用于自动语音识别（ASR）的语音转文本Transformer（S2T）模型。S2T模型在 this paper 中被提出，并在 this repository 中发布。

模型描述

S2T是一个端到端的序列到序列Transformer模型。它使用标准的自回归交叉熵损失进行训练，并以自回归的方式生成转录。

预期用途和限制

该模型可用于端到端语音识别（ASR）。查看 model hub 以了解其他S2T检查点。

如何使用

由于这是一个标准的序列到序列Transformer模型，您可以使用generate方法通过将语音特征传递给模型来生成转录。

注意：Speech2TextProcessor对象使用 torchaudio 来提取滤波器组特征。在运行此示例之前，请确保安装torchaudio软件包。

注意：特征提取器依赖于 torchaudio ，分词器依赖于 sentencepiece ，请确保在运行示例之前安装这些软件包。

您可以使用pip install transformers"[speech, sentencepiece]" 将它们作为额外的语音依赖项安装，或者使用pip install torchaudio sentencepiece 将软件包单独安装。

import torch
from transformers import Speech2TextProcessor, Speech2TextForConditionalGeneration
from datasets import load_dataset

model = Speech2TextForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/s2t-small-librispeech-asr")
processor = Speech2TextProcessor.from_pretrained("facebook/s2t-small-librispeech-asr")

ds = load_dataset(
    "patrickvonplaten/librispeech_asr_dummy",
    "clean",
    split="validation"
)

input_features = processor(
    ds[0]["audio"]["array"],
    sampling_rate=16_000,
    return_tensors="pt"
).input_features  # Batch size 1
generated_ids = model.generate(input_features=input_features)

transcription = processor.batch_decode(generated_ids)

下面的脚本显示了如何在 LibriSpeech 的"clean"和"other"测试数据集上评估此模型。

from datasets import load_dataset
from evaluate import load
from transformers import Speech2TextForConditionalGeneration, Speech2TextProcessor

librispeech_eval = load_dataset("librispeech_asr", "clean", split="test")  # change to "other" for other test dataset
wer = load("wer")

model = Speech2TextForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/s2t-small-librispeech-asr").to("cuda")
processor = Speech2TextProcessor.from_pretrained("facebook/s2t-small-librispeech-asr", do_upper_case=True)

def map_to_pred(batch):
    features = processor(batch["audio"]["array"], sampling_rate=16000, padding=True, return_tensors="pt")
    input_features = features.input_features.to("cuda")
    attention_mask = features.attention_mask.to("cuda")

    gen_tokens = model.generate(input_features=input_features, attention_mask=attention_mask)
    batch["transcription"] = processor.batch_decode(gen_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
    return batch

result = librispeech_eval.map(map_to_pred, remove_columns=["audio"])

print("WER:", wer.compute(predictions=result["transcription"], references=result["text"]))

结果（WER） :

训练数据

S2T-SMALL-LIBRISPEECH-ASR是在 LibriSpeech ASR Corpus 上训练的，该数据集包含大约1000小时的16kHz 英语朗读语音。

训练过程

预处理

通过PyKaldi或torchaudio，将语音数据从WAV/FLAC音频文件自动提取出符合Kaldi标准的80通道对数梅尔滤波器组特征。对每个示例应用了语音单位级别的CMVN（倒谱平均和方差归一化）。

文本转换为小写，并使用SentencePiece进行分词，词汇表大小为10,000。

训练

该模型使用标准的自回归交叉熵损失进行训练，并使用 SpecAugment 。编码器接收语音特征，解码器以自回归的方式生成转录。

BibTeX条目和引用信息

@inproceedings{wang2020fairseqs2t,
  title = {fairseq S2T: Fast Speech-to-Text Modeling with fairseq},
  author = {Changhan Wang and Yun Tang and Xutai Ma and Anne Wu and Dmytro Okhonko and Juan Pino},
  booktitle = {Proceedings of the 2020 Conference of the Asian Chapter of the Association for Computational Linguistics (AACL): System Demonstrations},
  year = {2020},
}