espnet/pengcheng_aishell_asr_train_asr_whisper_medium_finetune_raw_zh_whisper_multilingual_sp

ESPnet2 ASR model

espnet/pengcheng_aishell_asr_train_asr_whisper_medium_finetune_raw_zh_whisper_multilingual_sp

This model was trained by Pengcheng Guo using aishell recipe in espnet.

Demo: How to use in ESPnet2

Follow the ESPnet installation instructions if you haven't done that already.

cd espnet
git checkout 8503eb7de909bfade7c2339641073eb19b33c1f2
pip install -e .
cd egs2/aishell/asr1
./run.sh --skip_data_prep false --skip_train true --download_model espnet/pengcheng_aishell_asr_train_asr_whisper_medium_finetune_raw_zh_whisper_multilingual_sp

RESULTS

Environments

• date: Sun Jul 23 12:02:06 CST 2023
• python version: 3.9.12 (main, Apr 5 2022, 06:56:58) [GCC 7.5.0]
• espnet version: espnet 202304
• pytorch version: pytorch 1.10.1
• Git hash: ``
  • Commit date: ``

exp/whisper_finetune/asr_train_asr_whisper_full_raw_zh_whisper_multilingual_sp

WER

dataset	Snt	Wrd	Corr	Sub	Del	Ins	Err	S.Err
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decode_asr_whisper_noctc_beam10_asr_model_valid.acc.ave/test	7176	7176	74.5	25.5	0.0	0.0	25.5	25.5

CER

dataset	Snt	Wrd	Corr	Sub	Del	Ins	Err	S.Err
decode_asr_whisper_noctc_beam10_asr_model_valid.acc.ave/dev	14326	205341	97.3	2.6	0.1	0.1	2.8	24.0
decode_asr_whisper_noctc_beam10_asr_model_valid.acc.ave/test	7176	104765	97.1	2.8	0.1	0.1	3.0	25.5

ASR config

expand

config: conf/whisper/train_asr_whisper_full.yaml
print_config: false
log_level: INFO
dry_run: false
iterator_type: sequence
output_dir: exp/whisper_finetune/asr_train_asr_whisper_full_raw_zh_whisper_multilingual_sp
ngpu: 1
seed: 2022
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num_att_plot: 0
dist_backend: nccl
dist_init_method: env://
dist_world_size: 8
dist_rank: 0
local_rank: 0
dist_master_addr: localhost
dist_master_port: 53027
dist_launcher: null
multiprocessing_distributed: true
unused_parameters: false
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cudnn_deterministic: false
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- valid
- loss
early_stopping_criterion:
- valid
- loss
- min
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-   - valid
    - acc
    - max
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grad_clip_type: 2.0
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accum_grad: 4
no_forward_run: false
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log_interval: 100
use_matplotlib: true
use_tensorboard: true
create_graph_in_tensorboard: false
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wandb_project: null
wandb_id: null
wandb_entity: null
wandb_name: null
wandb_model_log_interval: -1
detect_anomaly: false
pretrain_path: null
init_param: []
ignore_init_mismatch: false
freeze_param: []
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valid_batch_size: null
batch_bins: 12000000
valid_batch_bins: null
train_shape_file:
- exp/whisper_finetune/asr_stats_raw_zh_whisper_multilingual_sp/train/speech_shape
- exp/whisper_finetune/asr_stats_raw_zh_whisper_multilingual_sp/train/text_shape.whisper_multilingual
valid_shape_file:
- exp/whisper_finetune/asr_stats_raw_zh_whisper_multilingual_sp/valid/speech_shape
- exp/whisper_finetune/asr_stats_raw_zh_whisper_multilingual_sp/valid/text_shape.whisper_multilingual
batch_type: numel
valid_batch_type: null
fold_length:
- 51200
- 150
sort_in_batch: descending
sort_batch: descending
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num_cache_chunks: 1024
chunk_excluded_key_prefixes: []
train_data_path_and_name_and_type:
-   - dump/raw/train_sp/wav.scp
    - speech
    - kaldi_ark
-   - dump/raw/train_sp/text
    - text
    - text
valid_data_path_and_name_and_type:
-   - dump/raw/dev/wav.scp
    - speech
    - kaldi_ark
-   - dump/raw/dev/text
    - text
    - text
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valid_max_cache_size: null
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    lr: 1.0e-05
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    warmup_steps: 1500
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- '!'
- '"'
- '#'
- $
- '%'
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- (
- )
- '*'
- +
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- ;
- <
- '='
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- '@'
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- B
- C
- D
- E
- F
- G
- H
- I
- J
- K
- L
- M
- N
- O
- P
- Q
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- V
- W
- X
- Y
- Z
- '['
- \
- ']'
- ^
- _
- '`'
- a
- b
- c
- d
- e
- f
- g
- h
- i
- j
- k
- l
- m
- n
- o
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- r
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- w
- x
- y
- z
- '{'
- '|'
- '}'
- '~'
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- ¤
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- ©
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- ' c'
- it
- is
- ' b'
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- ' d'
- ' m'
- ' h'
- ' o'
- ing
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- ' p'
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- al
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- ' e'
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- ' be'
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- ' re'
- ay
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- ' on'
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- ke
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- im
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- ' Th'
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- ' an'
- ' with'
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- ce
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- ' can'
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- ' not'
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- ' al'
- ' or'
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- ess
- em
- ' kn'
- ' just'
- art
- ' pro'
- very
- um
- ' lo'
- ' ì'
- ' my'
- ok
- ' ex'
- ab
- ' there'
- ' but'
- ' know'
- ' su'
- ' G'
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- оÐ
- ' en'
- ' about'
- ' It'
- ist
- ' wor'
- ri
- ind
- ' one'
- ate
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- ink
- ' le'
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- ' will'
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- ' up'
- pe
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- ' R'
- ' if'
- ' pl'
- ' don'
- ack
- ' 1'
- ' "'
- ' tr'
- ' us'
- ' Wh'
- ity
- ' J'
- ' You'
- ' here'
- her
- ' some'
- oug
- ak
- ard
- ' going'
- ' un'
- ment
- ' think'
- ' pe'
- end
- ' ('
- cause
- ' tim'
- ast
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- ' our'
- ' want'
- ame
- ies
- ' ë'
- ud
- ine
- ' really'
- ' te'
- ' see'
- ci
- ' by'
- so
- ure
- ose
- ' ['
- are
- ' more'
- ah
- one
- ck
- ople
- аÐ
- ' then'
- ' thing'
- ' them'
- ven
- ound
- ost
- ong
- ect
- ' right'
- ag
- ' int'
- ' people'
- ' when'
- ous
- pl
- ' time'
- ' im'
- ' who'
- ' 2'
- ap
- ' because'
- hing
- ' no'
- ice
- ' look'
- ' has'
- ' would'
- ' how'
- act
- ' fe'
- nt
- ough
- ' pr'
- ' But'
- ' say'
- Ñĥ
- ' now'
- ' man'
- ' very'
- ' work'
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- iv
- itt
- ' ar'
- ep
- ' cl'
- ' which'
- ' co'
- ans
- '''ve'
- ' sa'
- ff
- '''ll'
- ' any'
- ' act'
- ' ye'
- ber
- ach
- age
- per
- ' also'
- fer
- ' these'
- ' ad'
- еÐ
- ther
- ace
- ick
- ake
- reat
- ire
- ue
- ' ag'
- ' U'
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- ry
- '00'
- na
- ' did'
- ' que'
- ' had'
- ' every'
- ' He'
- ' la'
- ' way'
- ' sp'
- ble
- ' This'
- ass
- ' their'
- ite
- ' need'
- ' part'
- ' were'
- ' back'
- ip
- own
- omet
- be
- ase
- ' make'
- irst
- ia
- ence
- ang
- ank
- ' got'
- ' pre'
- ' cont'
- ' other'
- pt
- ' That'
- og
- ' good'
- ' into'
- alk
- ' been'
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- ' und'
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- ' gr'
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- ' dif'
- ' per'
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- ' tw'
- ond
- ars
- int
- orm
- ' lot'
- ' where'
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- ' first'
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- ' imp'
- ' mo'
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- ' little'
- ' What'
- ' much'
- ' z'
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- ' п'
- ' po'
- ' comp'
- ne
- ' dis'
- ' let'
- ance
- ' her'
- ' things'
- ' start'
- ult
- ' app'
- ' res'
- ' fo'
- ' could'
- ' inter'
- ' those'
- ' des'
- ' well'
- ' two'
- ' kind'
- xt
- ress
- ely
- ä
- ' br'
- ' thr'
- ' в'
- ' i'
- ish
- ' differ'
- ' ro'
- ' St'
- ' something'
- ' take'
- ' bo'
- ys
- ' she'
- ' talk'
- lo
- Ñĩ
- ' even'
- к
- ãĢ
- ' н'
- ' bu'
- ' If'
- ' down'
- ' Ch'
- ade
- ations
- ' use'
- ord
- ' off'
- ' actually'
- ' spe'
- du
- ated
- ater
- oss
- ning
- ü
- ' does'
- ' Ñģ'
- ' new'
- ' bet'
- vel
- cess
- ple
- ' happ'
- ting
- onna
- ' es'
- ' day'
- ' only'
- ign
- kay
- sel
- ents
- ount
- ild
- ile
- ' sc'
- ' him'
- ' again'
- ving
- ' gonna'
- ' comm'
- ' hel'
- other
- ' ke'
- ical
- ' 3'
- ' el'
- ' through'
- ' come'
- ark
- day
- ier
- ó
- ' than'
- ' They'
- ' may'
- ' ser'
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- ' call'
- ' different'
- ' should'
- ' There'
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- thing
- we
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- fter
- ' put'
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- ' vide'
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- á
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- fore
- ' em'
- get
- ' said'
- ition
- ' rec'
- ious
- atch
- ' try'
- ' help'
- ' show'
- д
- ' bit'
- ull
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- ÑĤо
- gr
- ' play'
- ife
- ail
- ' Yeah'
- ' quest'
- ' many'
- ' pers'
- ' great'
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- ' Oh'
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- ' being'
- ' too'
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- '>>'
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- ont
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- ' sm'
- oth
- ual
- ' >>'
- ' ph'
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- ful
- ' sec'
- ise
- ' add'
- igh
- ert
- ' same'
- âĢ
- ' mean'
- ' find'
- ek
- ' end'
- --
- м
- ' still'
- az
- ' '''
- ' min'
- ' years'
- urn
- ' around'
- self
- ' wr'
- bs
- ought
- ' âĻª'
- ' fl'
- ange
- ' after'
- ' point'
- mer
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- ' long'
- oy
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- ' cr'
- ways
- ' sy'
- ' tra'
- ' 20'
- ave
- ' che'
- ' ent'
- ' before'
- ph
- ' att'
- ian
- ily
- ' person'
- ' big'
- ' sch'
- ' real'
- ' next'
- ' love'
- ' video'
- ' Let'
- ' fin'
- ' mak'
- ible
- ' today'
- erm
- ' Al'
- ower
- ann
- ix
- ' par'
- ' stud'
- ö
- ' import'
- te
- ' give'
- ves
- ' die'
- ' dec'
- ' tell'
- ' к'
- ÑģÑĤ
- ' why'
- ically
- ict
- red
- ' bas'
- ' sure'
- ' bel'
- ating
- ' tak'
- ' set'
- ' life'
- ' didn'
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- ob
- und
- ath
- ' op'
- ' о'
- ait
- ' world'
- ' supp'
- io
- ' cour'
- ' и'
- ward
- ен
- ' always'
- up
- ' hand'
- ' How'
- cial
- ' cons'
- ' Ñ'
- ' ind'
- ' 4'
- ' As'
- ' fun'
- ject
- ' important'
- ' sur'
- ew
- ates
- ' 5'
- ' di'
- ' made'
- ' ins'
- ' ask'
- ' et'
- ' num'
- ' car'
- ' Okay'
- ' sim'
- ik
- ' last'
- ' Go'
- ' mus'
- ' rel'
- ular
- ´ì
- ' Well'
- pect
- ' Thank'
- ' three'
- ã
- ãĥ
- ' inv'
- ' gen'
- lic
- ' happen'
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- ien
- ever
- ов
- ' str'
- ' All'
- ' inst'
- ' âĢ'
- ' def'
- ' sl'
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- ung
- ' year'
- ' own'
- ' keep'
- body
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- ' ÑĤ'
- ' д'
- ' another'
- ' mod'
- ' ev'
- ' guys'
- ' able'
- ão
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- ident
- ' Yes'
- ' its'
- ' place'
- ' produ'
- arn
- ' м'
- ' rep'
- ' exper'
- ' fam'
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- ' high'
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- ' Se'
- ' better'
- come
- ' del'
- ' ty'
- ' um'
- ' ho'
- ' An'
- ' mon'
- ings
- ' sk'
- ' ob'
- com
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- ments
- ' ele'
- ' Is'
- ' da'
- ' reg'
- lease
- ike
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- ' never'
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- ' é'
- ' dat'
- ç
- ' exam'
- ility
- ' det'
- cri
- ' used'
- ' Do'
- ' trans'
- eg
- ten
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- cus
- ' second'
- ' best'
- ' hard'
- ' ide'
- ' problem'
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- ' watch'
- ' Sh'
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- ' pret'
- ' der'
- ' course'
- ÅŁ
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- ics
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- ' col'
- iend
- ' í'
- ' Z'
- ' doesn'
- arch
- ' interest'
- ' pol'
- ' cor'
- ience
- ' pres'
- ' each'
- ' system'
- ' fact'
- iel
- ably
- ' er'
- ' run'
- ' ìĿ'
- ' top'
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- ' thought'
- ' eas'
- ient
- ' cre'
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- ' commun'
- ye
- ready
- llow
- ' everything'
- omm
- ' med'
- ļĶ
- ' count'
- its
- ' compl'
- hip
- ÙĦ
- ook
- ' toget'
- ' together'
- amp
- ' game'
- ' already'
- ал
- ' called'
- ale
- ÅĤ
- ' My'
- ' understand'
- ' dr'
- ' mom'
- ited
- ол
- ' using'
- zy
- ' number'
- ãĢģ
- ced
- ' cle'
- но
- ëĭ¤
- ince
- ' looking'
- ' pretty'
- ' prob'
- ' She'
- ' ve'
- ' getting'
- ' week'
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Citing ESPnet

@inproceedings{watanabe2018espnet,
  author={Shinji Watanabe and Takaaki Hori and Shigeki Karita and Tomoki Hayashi and Jiro Nishitoba and Yuya Unno and Nelson Yalta and Jahn Heymann and Matthew Wiesner and Nanxin Chen and Adithya Renduchintala and Tsubasa Ochiai},
  title={{ESPnet}: End-to-End Speech Processing Toolkit},
  year={2018},
  booktitle={Proceedings of Interspeech},
  pages={2207--2211},
  doi={10.21437/Interspeech.2018-1456},
  url={http://dx.doi.org/10.21437/Interspeech.2018-1456}
}

or arXiv:

@misc{watanabe2018espnet,
  title={ESPnet: End-to-End Speech Processing Toolkit},
  author={Shinji Watanabe and Takaaki Hori and Shigeki Karita and Tomoki Hayashi and Jiro Nishitoba and Yuya Unno and Nelson Yalta and Jahn Heymann and Matthew Wiesner and Nanxin Chen and Adithya Renduchintala and Tsubasa Ochiai},
  year={2018},
  eprint={1804.00015},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL}
}