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自动语音识别

自动语音识别（ASR）将语音信号转换为文本，将一系列音频输入映射到文本输出。 Siri 和 Alexa 这类虚拟助手使用 ASR 模型来帮助用户日常生活，还有许多其他面向用户的有用应用，如会议实时字幕和会议纪要。

本指南将向您展示如何：

在 MInDS-14 数据集上对 Wav2Vec2 进行微调，以将音频转录为文本。
使用微调后的模型进行推断。

本教程中展示的任务受以下模型架构的支持：

Data2VecAudio, Hubert, M-CTC-T, SEW, SEW-D, UniSpeech, UniSpeechSat, Wav2Vec2, Wav2Vec2-BERT, Wav2Vec2-Conformer, WavLM

在开始之前，请确保您已安装所有必要的库：

pip install transformers datasets evaluate jiwer

我们鼓励您登录自己的 Hugging Face 账户，这样您就可以上传并与社区分享您的模型。出现提示时，输入您的令牌登录：

>>> from huggingface_hub import notebook_login

>>> notebook_login()

加载 MInDS-14 数据集

首先从🤗 Datasets 库中加载 MInDS-14 数据集的一个较小子集。这将让您有机会先进行实验，确保一切正常，然后再花更多时间在完整数据集上进行训练。

>>> from datasets import load_dataset, Audio

>>> minds = load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-US", split="train[:100]")

使用 ~Dataset.train_test_split 方法将数据集的 train 拆分为训练集和测试集：

>>> minds = minds.train_test_split(test_size=0.2)

然后看看数据集：

>>> 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
    })
})

虽然数据集包含 lang_id 和 english_transcription 等许多有用的信息，但在本指南中，您将专注于 audio 和 transcription。使用 remove_columns 方法删除其他列：

>>> minds = minds.remove_columns(["english_transcription", "intent_class", "lang_id"])

再看看示例：

>>> 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"}

有 2 个字段：

audio：由语音信号形成的一维 array，用于加载和重新采样音频文件。
transcription：目标文本。

预处理

下一步是加载一个 Wav2Vec2 处理器来处理音频信号：

>>> from transformers import AutoProcessor

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base")

MInDS-14 数据集的采样率为 8000kHz（您可以在其数据集卡片中找到此信息），这意味着您需要将数据集重新采样为 16000kHz 以使用预训练的 Wav2Vec2 模型：

>>> 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"}

如您在上面的 transcription 中所看到的，文本包含大小写字符的混合。 Wav2Vec2 分词器仅训练了大写字符，因此您需要确保文本与分词器的词汇表匹配：

>>> def uppercase(example):
...     return {"transcription": example["transcription"].upper()}


>>> minds = minds.map(uppercase)

现在创建一个预处理函数，该函数应该：

调用 audio 列以加载和重新采样音频文件。
从音频文件中提取 input_values 并使用处理器对 transcription 列执行 tokenizer 操作。

>>> 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 batch

要在整个数据集上应用预处理函数，可以使用🤗 Datasets 的 map 函数。您可以通过增加 num_proc 参数来加速 map 的处理进程数量。使用 remove_columns 方法删除不需要的列：

>>> encoded_minds = minds.map(prepare_dataset, remove_columns=minds.column_names["train"], num_proc=4)

🤗 Transformers 没有用于 ASR 的数据整理器，因此您需要调整 DataCollatorWithPadding 来创建一个示例批次。它还会动态地将您的文本和标签填充到其批次中最长元素的长度（而不是整个数据集），以使它们具有统一的长度。虽然可以通过在 tokenizer 函数中设置 padding=True 来填充文本，但动态填充更有效。

与其他数据整理器不同，这个特定的数据整理器需要对 input_values 和 labels 应用不同的填充方法：

>>> 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]:
...         # split inputs and labels since they have to be of different lengths and need
...         # different padding methods
...         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")

...         # replace padding with -100 to ignore loss correctly
...         labels = labels_batch["input_ids"].masked_fill(labels_batch.attention_mask.ne(1), -100)

...         batch["labels"] = labels

...         return batch

现在实例化您的 DataCollatorForCTCWithPadding：

>>> data_collator = DataCollatorCTCWithPadding(processor=processor, padding="longest")

评估

在训练过程中包含一个指标通常有助于评估模型的性能。您可以通过🤗 Evaluate 库快速加载一个评估方法。对于这个任务，加载 word error rate（WER）指标（请参阅🤗 Evaluate 快速上手以了解如何加载和计算指标）：

>>> import evaluate

>>> wer = evaluate.load("wer")

然后创建一个函数，将您的预测和标签传递给 compute 来计算 WER：

>>> 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}

您的 compute_metrics 函数现在已经准备就绪，当您设置好训练时将返回给此函数。

训练

Pytorch

Hide Pytorch content

如果您不熟悉使用Trainer微调模型，请查看这里的基本教程here！

现在您已经准备好开始训练您的模型了！使用 AutoModelForCTC 加载 Wav2Vec2。使用 ctc_loss_reduction 参数指定要应用的减少方式。通常最好使用平均值而不是默认的求和：

>>> 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,
)

此时，只剩下 3 个步骤：

在 TrainingArguments 中定义您的训练参数。唯一必需的参数是 output_dir，用于指定保存模型的位置。您可以通过设置 push_to_hub=True 将此模型推送到 Hub（您需要登录到 Hugging Face 才能上传您的模型）。在每个 epoch 结束时，Trainer 将评估 WER 并保存训练检查点。
将训练参数与模型、数据集、分词器、数据整理器和 compute_metrics 函数一起传递给 Trainer。
调用 train() 来微调您的模型。

>>> 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,
...     evaluation_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,
...     data_collator=data_collator,
...     compute_metrics=compute_metrics,
... )

>>> trainer.train()

训练完成后，使用 push_to_hub() 方法将您的模型分享到 Hub，方便大家使用您的模型：

>>> trainer.push_to_hub()

要深入了解如何微调模型进行自动语音识别，请查看这篇博客文章以了解英语 ASR，还可以参阅这篇文章以了解多语言 ASR。

推断

很好，现在您已经微调了一个模型，您可以用它进行推断了！

加载您想要运行推断的音频文件。请记住，如果需要，将音频文件的采样率重新采样为与模型匹配的采样率！

>>> 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"]

尝试使用微调后的模型进行推断的最简单方法是使用 pipeline()。使用您的模型实例化一个用于自动语音识别的 pipeline，并将您的音频文件传递给它：

>>> 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'}

转录结果还不错，但可以更好！尝试用更多示例微调您的模型，以获得更好的结果！

如果您愿意，您也可以手动复制 pipeline 的结果：

Pytorch

Hide Pytorch content

加载一个处理器来预处理音频文件和转录，并将 input 返回为 PyTorch 张量：

>>> 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")

将您的输入传递给模型并返回 logits：

>>> from transformers import AutoModelForCTC

>>> model = AutoModelForCTC.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_asr_mind_model")
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

获取具有最高概率的预测 input_ids，并使用处理器将预测的 input_ids 解码回文本：

>>> 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']

< > Update on GitHub

←使用LLMs进行生成使用 🤗 Tokenizers 中的分词器→