자동 음성 인식
자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)은 음성 신호를 텍스트로 변환하여 음성 입력 시퀀스를 텍스트 출력에 매핑합니다. Siri와 Alexa와 같은 가상 어시스턴트는 ASR 모델을 사용하여 일상적으로 사용자를 돕고 있으며, 회의 중 라이브 캡션 및 메모 작성과 같은 유용한 사용자 친화적 응용 프로그램도 많이 있습니다.
이 가이드에서 소개할 내용은 아래와 같습니다:
이 작업과 호환되는 모든 아키텍처와 체크포인트를 보려면 작업 페이지를 확인하는 것이 좋습니다.
시작하기 전에 필요한 모든 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요:
pip install transformers datasets evaluate jiwer
Hugging Face 계정에 로그인하면 모델을 업로드하고 커뮤니티에 공유할 수 있습니다. 토큰을 입력하여 로그인하세요.
>>> from huggingface_hub import notebook_login
>>> notebook_login()MInDS-14 데이터 세트 가져오기
먼저, 🤗 Datasets 라이브러리에서 MInDS-14 데이터 세트의 일부분을 가져오세요. 이렇게 하면 전체 데이터 세트에 대한 훈련에 시간을 들이기 전에 모든 것이 작동하는지 실험하고 검증할 수 있습니다.
>>> from datasets import load_dataset, Audio
>>> minds = load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-US", split="train[:100]")~Dataset.train_test_split 메소드를 사용하여 데이터 세트의 train을 훈련 세트와 테스트 세트로 나누세요:
>>> minds = minds.train_test_split(test_size=0.2)그리고 데이터 세트를 확인하세요:
>>> minds
DatasetDict({
train: Dataset({
features: ['path', 'audio', 'transcription', 'english_transcription', 'intent_class', 'lang_id'],
num_rows: 16
})
test: Dataset({
features: ['path', 'audio', 'transcription', 'english_transcription', 'intent_class', 'lang_id'],
num_rows: 4
})
})데이터 세트에는 lang_id와 english_transcription과 같은 유용한 정보가 많이 포함되어 있지만, 이 가이드에서는 audio와 transcription에 초점을 맞출 것입니다. 다른 열은 remove_columns 메소드를 사용하여 제거하세요:
>>> minds = minds.remove_columns(["english_transcription", "intent_class", "lang_id"])예시를 다시 한번 확인해보세요:
>>> minds["train"][0]
{'audio': {'array': array([-0.00024414, 0. , 0. , ..., 0.00024414,
0.00024414, 0.00024414], dtype=float32),
'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
'sampling_rate': 8000},
'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
'transcription': "hi I'm trying to use the banking app on my phone and currently my checking and savings account balance is not refreshing"}두 개의 필드가 있습니다:
audio: 오디오 파일을 가져오고 리샘플링하기 위해 호출해야 하는 음성 신호의 1차원array(배열)transcription: 목표 텍스트
전처리
다음으로 오디오 신호를 처리하기 위한 Wav2Vec2 프로세서를 가져옵니다:
>>> from transformers import AutoProcessor
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base")MInDS-14 데이터 세트의 샘플링 레이트는 8000kHz이므로(데이터 세트 카드에서 확인), 사전 훈련된 Wav2Vec2 모델을 사용하려면 데이터 세트를 16000kHz로 리샘플링해야 합니다:
>>> minds = minds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16_000))
>>> minds["train"][0]
{'audio': {'array': array([-2.38064706e-04, -1.58618059e-04, -5.43987835e-06, ...,
2.78103951e-04, 2.38446111e-04, 1.18740834e-04], dtype=float32),
'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
'sampling_rate': 16000},
'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
'transcription': "hi I'm trying to use the banking app on my phone and currently my checking and savings account balance is not refreshing"}위의 ‘transcription’에서 볼 수 있듯이 텍스트는 대문자와 소문자가 섞여 있습니다. Wav2Vec2 토크나이저는 대문자 문자에 대해서만 훈련되어 있으므로 텍스트가 토크나이저의 어휘와 일치하는지 확인해야 합니다:
>>> def uppercase(example):
... return {"transcription": example["transcription"].upper()}
>>> minds = minds.map(uppercase)이제 다음 작업을 수행할 전처리 함수를 만들어보겠습니다:
audio열을 호출하여 오디오 파일을 가져오고 리샘플링합니다.- 오디오 파일에서
input_values를 추출하고 프로세서로transcription열을 토큰화합니다.
>>> def prepare_dataset(batch):
... audio = batch["audio"]
... batch = processor(audio["array"], sampling_rate=audio["sampling_rate"], text=batch["transcription"])
... batch["input_length"] = len(batch["input_values"][0])
... return batch전체 데이터 세트에 전처리 함수를 적용하려면 🤗 Datasets map 함수를 사용하세요. num_proc 매개변수를 사용하여 프로세스 수를 늘리면 map의 속도를 높일 수 있습니다. remove_columns 메소드를 사용하여 필요하지 않은 열을 제거하세요:
>>> encoded_minds = minds.map(prepare_dataset, remove_columns=minds.column_names["train"], num_proc=4)🤗 Transformers에는 자동 음성 인식용 데이터 콜레이터가 없으므로 예제 배치를 생성하려면 DataCollatorWithPadding을 조정해야 합니다. 이렇게 하면 데이터 콜레이터는 텍스트와 레이블을 배치에서 가장 긴 요소의 길이에 동적으로 패딩하여 길이를 균일하게 합니다. tokenizer 함수에서 padding=True를 설정하여 텍스트를 패딩할 수 있지만, 동적 패딩이 더 효율적입니다.
다른 데이터 콜레이터와 달리 이 특정 데이터 콜레이터는 input_values와 labels에 대해 다른 패딩 방법을 적용해야 합니다.
>>> import torch
>>> from dataclasses import dataclass, field
>>> from typing import Any, Dict, List, Optional, Union
>>> @dataclass
... class DataCollatorCTCWithPadding:
... processor: AutoProcessor
... padding: Union[bool, str] = "longest"
... def __call__(self, features: List[Dict[str, Union[List[int], torch.Tensor]]]) -> Dict[str, torch.Tensor]:
... # 입력과 레이블을 분할합니다
... # 길이가 다르고, 각각 다른 패딩 방법을 사용해야 하기 때문입니다
... input_features = [{"input_values": feature["input_values"][0]} for feature in features]
... label_features = [{"input_ids": feature["labels"]} for feature in features]
... batch = self.processor.pad(input_features, padding=self.padding, return_tensors="pt")
... labels_batch = self.processor.pad(labels=label_features, padding=self.padding, return_tensors="pt")
... # 패딩에 대해 손실을 적용하지 않도록 -100으로 대체합니다
... labels = labels_batch["input_ids"].masked_fill(labels_batch.attention_mask.ne(1), -100)
... batch["labels"] = labels
... return batch이제 DataCollatorForCTCWithPadding을 인스턴스화합니다:
>>> data_collator = DataCollatorCTCWithPadding(processor=processor, padding="longest")평가하기
훈련 중에 평가 지표를 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗 Evaluate 라이브러리를 사용하면 평가 방법을 빠르게 불러올 수 있습니다. 이 작업에서는 단어 오류율(Word Error Rate, WER) 평가 지표를 가져옵니다. (평가 지표를 불러오고 계산하는 방법은 🤗 Evaluate 둘러보기를 참조하세요):
>>> import evaluate
>>> wer = evaluate.load("wer")그런 다음 예측값과 레이블을 compute에 전달하여 WER을 계산하는 함수를 만듭니다:
>>> import numpy as np
>>> def compute_metrics(pred):
... pred_logits = pred.predictions
... pred_ids = np.argmax(pred_logits, axis=-1)
... pred.label_ids[pred.label_ids == -100] = processor.tokenizer.pad_token_id
... pred_str = processor.batch_decode(pred_ids)
... label_str = processor.batch_decode(pred.label_ids, group_tokens=False)
... wer = wer.compute(predictions=pred_str, references=label_str)
... return {"wer": wer}이제 compute_metrics 함수를 사용할 준비가 되었으며, 훈련을 설정할 때 이 함수로 되돌아올 것입니다.
훈련하기
Trainer로 모델을 미세 조정하는 것이 익숙하지 않다면, 여기에서 기본 튜토리얼을 확인해보세요!
이제 모델 훈련을 시작할 준비가 되었습니다! AutoModelForCTC로 Wav2Vec2를 가져오세요. ctc_loss_reduction 매개변수로 CTC 손실에 적용할 축소(reduction) 방법을 지정하세요. 기본값인 합계 대신 평균을 사용하는 것이 더 좋은 경우가 많습니다:
>>> from transformers import AutoModelForCTC, TrainingArguments, Trainer
>>> model = AutoModelForCTC.from_pretrained(
... "facebook/wav2vec2-base",
... ctc_loss_reduction="mean",
... pad_token_id=processor.tokenizer.pad_token_id,
... )이제 세 단계만 남았습니다:
TrainingArguments에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요.output_dir은 모델을 저장할 경로를 지정하는 유일한 필수 매개변수입니다.push_to_hub=True를 설정하여 모델을 Hub에 업로드 할 수 있습니다(모델을 업로드하려면 Hugging Face에 로그인해야 합니다).Trainer는 각 에폭마다 WER을 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다.- 모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터,
compute_metrics함수와 함께Trainer에 훈련 인수를 전달하세요. train()을 호출하여 모델을 미세 조정하세요.
>>> training_args = TrainingArguments(
... output_dir="my_awesome_asr_mind_model",
... per_device_train_batch_size=8,
... gradient_accumulation_steps=2,
... learning_rate=1e-5,
... warmup_steps=500,
... max_steps=2000,
... gradient_checkpointing=True,
... fp16=True,
... group_by_length=True,
... eval_strategy="steps",
... per_device_eval_batch_size=8,
... save_steps=1000,
... eval_steps=1000,
... logging_steps=25,
... load_best_model_at_end=True,
... metric_for_best_model="wer",
... greater_is_better=False,
... push_to_hub=True,
... )
>>> trainer = Trainer(
... model=model,
... args=training_args,
... train_dataset=encoded_minds["train"],
... eval_dataset=encoded_minds["test"],
... tokenizer=processor.feature_extractor,
... data_collator=data_collator,
... compute_metrics=compute_metrics,
... )
>>> trainer.train()훈련이 완료되면 모두가 모델을 사용할 수 있도록 push_to_hub() 메소드를 사용하여 모델을 Hub에 공유하세요:
>>> trainer.push_to_hub()추론하기
좋아요, 이제 모델을 미세 조정했으니 추론에 사용할 수 있습니다!
추론에 사용할 오디오 파일을 가져오세요. 필요한 경우 오디오 파일의 샘플링 비율을 모델의 샘플링 레이트에 맞게 리샘플링하는 것을 잊지 마세요!
>>> from datasets import load_dataset, Audio
>>> dataset = load_dataset("PolyAI/minds14", "en-US", split="train")
>>> dataset = dataset.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16000))
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate
>>> audio_file = dataset[0]["audio"]["path"]추론을 위해 미세 조정된 모델을 시험해보는 가장 간단한 방법은 pipeline()을 사용하는 것입니다. 모델을 사용하여 자동 음성 인식을 위한 pipeline을 인스턴스화하고 오디오 파일을 전달하세요:
>>> from transformers import pipeline
>>> transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="stevhliu/my_awesome_asr_minds_model")
>>> transcriber(audio_file)
{'text': 'I WOUD LIKE O SET UP JOINT ACOUNT WTH Y PARTNER'}텍스트로 변환된 결과가 꽤 괜찮지만 더 좋을 수도 있습니다! 더 나은 결과를 얻으려면 더 많은 예제로 모델을 미세 조정하세요!
pipeline의 결과를 수동으로 재현할 수도 있습니다:
오디오 파일과 텍스트를 전처리하고 PyTorch 텐서로 input을 반환할 프로세서를 가져오세요:
>>> from transformers import AutoProcessor
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_asr_mind_model")
>>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")입력을 모델에 전달하고 로짓을 반환하세요:
>>> from transformers import AutoModelForCTC
>>> model = AutoModelForCTC.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_asr_mind_model")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits가장 높은 확률의 input_ids를 예측하고, 프로세서를 사용하여 예측된 input_ids를 다시 텍스트로 디코딩하세요:
>>> import torch
>>> predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
>>> transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
>>> transcription
['I WOUL LIKE O SET UP JOINT ACOUNT WTH Y PARTNER']