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Fine-tuned XLSR-53 large model for speech recognition in German

Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on German using the train and validation splits of Common Voice 6.1. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.

This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :)

The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint

Usage

The model can be used directly (without a language model) as follows...

Using the HuggingSound library:

from huggingsound import SpeechRecognitionModel

model = SpeechRecognitionModel("jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-german")
audio_paths = ["/path/to/file.mp3", "/path/to/another_file.wav"]

transcriptions = model.transcribe(audio_paths)

Writing your own inference script:

import torch
import librosa
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor

LANG_ID = "de"
MODEL_ID = "jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-german"
SAMPLES = 10

test_dataset = load_dataset("common_voice", LANG_ID, split=f"test[:{SAMPLES}]")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(MODEL_ID)
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(MODEL_ID)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
    speech_array, sampling_rate = librosa.load(batch["path"], sr=16_000)
    batch["speech"] = speech_array
    batch["sentence"] = batch["sentence"].upper()
    return batch

test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
inputs = processor(test_dataset["speech"], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)

with torch.no_grad():
    logits = model(inputs.input_values, attention_mask=inputs.attention_mask).logits

predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
predicted_sentences = processor.batch_decode(predicted_ids)

for i, predicted_sentence in enumerate(predicted_sentences):
    print("-" * 100)
    print("Reference:", test_dataset[i]["sentence"])
    print("Prediction:", predicted_sentence)
Reference Prediction
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SIE WAR DIE COUSINE VON CARL MARIA VON WEBER. SIE WAR DIE COUSINE VON KARL-MARIA VON WEBER

Evaluation

  1. To evaluate on mozilla-foundation/common_voice_6_0 with split test
python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-german --dataset mozilla-foundation/common_voice_6_0 --config de --split test
  1. To evaluate on speech-recognition-community-v2/dev_data
python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-german --dataset speech-recognition-community-v2/dev_data --config de --split validation --chunk_length_s 5.0 --stride_length_s 1.0

Citation

If you want to cite this model you can use this:

@misc{grosman2021xlsr53-large-german,
  title={Fine-tuned {XLSR}-53 large model for speech recognition in {G}erman},
  author={Grosman, Jonatas},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-german}},
  year={2021}
}
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Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Datasets used to train jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-german

Spaces using jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-german 9

Evaluation results