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+ - ab
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10
+ - as
11
+ - av
12
+ - ay
13
+ - az
14
+ - ba
15
+ - bm
16
+ - be
17
+ - bn
18
+ - bi
19
+ - bo
20
+ - sh
21
+ - br
22
+ - bg
23
+ - ca
24
+ - cs
25
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26
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27
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28
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30
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33
+ - el
34
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35
+ - eo
36
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37
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38
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39
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40
+ - fa
41
+ - fj
42
+ - fi
43
+ - fr
44
+ - fy
45
+ - ff
46
+ - ga
47
+ - gl
48
+ - gn
49
+ - gu
50
+ - zh
51
+ - ht
52
+ - ha
53
+ - he
54
+ - hi
55
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56
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57
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69
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70
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75
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81
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+ - mh
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89
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90
+ - mi
91
+ - my
92
+ - zh
93
+ - nl
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+ - 'no'
95
+ - 'no'
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98
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114
+ - qu
115
+ - qu
116
+ - qu
117
+ - qu
118
+ - qu
119
+ - qu
120
+ - qu
121
+ - qu
122
+ - qu
123
+ - qu
124
+ - qu
125
+ - qu
126
+ - qu
127
+ - qu
128
+ - qu
129
+ - ro
130
+ - rn
131
+ - ru
132
+ - sg
133
+ - sk
134
+ - sl
135
+ - sm
136
+ - sn
137
+ - sd
138
+ - so
139
+ - es
140
+ - sq
141
+ - su
142
+ - sv
143
+ - sw
144
+ - ta
145
+ - tt
146
+ - te
147
+ - tg
148
+ - tl
149
+ - th
150
+ - ti
151
+ - ts
152
+ - tr
153
+ - uk
154
+ - ms
155
+ - vi
156
+ - wo
157
+ - xh
158
+ - ms
159
+ - yo
160
+ - ms
161
+ - zu
162
+ - za
163
+ license: cc-by-nc-4.0
164
+ datasets:
165
+ - google/fleurs
166
+ metrics:
167
+ - acc
168
+ ---
169
+
170
+ # Massively Multilingual Speech (MMS) - Finetuned LID
171
+
172
+ This checkpoint is a model fine-tuned for speech language identification (LID) and part of Facebook's [Massive Multilingual Speech project](https://research.facebook.com/publications/scaling-speech-technology-to-1000-languages/).
173
+ This checkpoint is based on the [Wav2Vec2 architecture](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/wav2vec2) and classifies raw audio input to a probability distribution over 1024 output classes (each class representing a language).
174
+ The checkpoint consists of **1 billion parameters** and has been fine-tuned from [facebook/mms-1b](https://huggingface.co/facebook/mms-1b) on 1024 languages.
175
+
176
+ ## Table Of Content
177
+
178
+ - [Example](#example)
179
+ - [Supported Languages](#supported-languages)
180
+ - [Model details](#model-details)
181
+ - [Additional links](#additional-links)
182
+
183
+ ## Example
184
+
185
+ This MMS checkpoint can be used with [Transformers](https://github.com/huggingface/transformers) to identify
186
+ the spoken language of an audio. It can recognize the [following 1024 languages](#supported-languages).
187
+
188
+ Let's look at a simple example.
189
+
190
+ First, we install transformers and some other libraries
191
+ ```
192
+ pip install torch accelerate torchaudio datasets
193
+ pip install --upgrade transformers
194
+ ````
195
+
196
+ **Note**: In order to use MMS you need to have at least `transformers >= 4.30` installed. If the `4.30` version
197
+ is not yet available [on PyPI](https://pypi.org/project/transformers/) make sure to install `transformers` from
198
+ source:
199
+ ```
200
+ pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
201
+ ```
202
+
203
+ Next, we load a couple of audio samples via `datasets`. Make sure that the audio data is sampled to 16000 kHz.
204
+
205
+ ```py
206
+ from datasets import load_dataset, Audio
207
+
208
+ # English
209
+ stream_data = load_dataset("mozilla-foundation/common_voice_13_0", "en", split="test", streaming=True)
210
+ stream_data = stream_data.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16000))
211
+ en_sample = next(iter(stream_data))["audio"]["array"]
212
+
213
+ # Arabic
214
+ stream_data = load_dataset("mozilla-foundation/common_voice_13_0", "ar", split="test", streaming=True)
215
+ stream_data = stream_data.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16000))
216
+ ar_sample = next(iter(stream_data))["audio"]["array"]
217
+ ```
218
+
219
+ Next, we load the model and processor
220
+
221
+ ```py
222
+ from transformers import Wav2Vec2ForSequenceClassification, AutoFeatureExtractor
223
+ import torch
224
+
225
+ model_id = "facebook/mms-lid-1024"
226
+
227
+ processor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained(model_id)
228
+ model = Wav2Vec2ForSequenceClassification.from_pretrained(model_id)
229
+ ```
230
+
231
+ Now we process the audio data, pass the processed audio data to the model to classify it into a language, just like we usually do for Wav2Vec2 audio classification models such as [ehcalabres/wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition](https://huggingface.co/harshit345/xlsr-wav2vec-speech-emotion-recognition)
232
+
233
+ ```py
234
+ # English
235
+ inputs = processor(en_sample, sampling_rate=16_000, return_tensors="pt")
236
+
237
+ with torch.no_grad():
238
+ outputs = model(**inputs).logits
239
+
240
+ lang_id = torch.argmax(outputs, dim=-1)[0].item()
241
+ detected_lang = model.config.id2label[lang_id]
242
+ # 'eng'
243
+
244
+ # Arabic
245
+ inputs = processor(ar_sample, sampling_rate=16_000, return_tensors="pt")
246
+
247
+ with torch.no_grad():
248
+ outputs = model(**inputs).logits
249
+
250
+ lang_id = torch.argmax(outputs, dim=-1)[0].item()
251
+ detected_lang = model.config.id2label[lang_id]
252
+ # 'ara'
253
+ ```
254
+
255
+ To see all the supported languages of a checkpoint, you can print out the language ids as follows:
256
+ ```py
257
+ processor.id2label.values()
258
+ ```
259
+
260
+ For more details, about the architecture please have a look at [the official docs](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/mms).
261
+
262
+ ## Supported Languages
263
+
264
+ This model supports 1024 languages. Unclick the following to toogle all supported languages of this checkpoint in [ISO 639-3 code](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_639-3).
265
+ You can find more details about the languages and their ISO 649-3 codes in the [MMS Language Coverage Overview](https://dl.fbaipublicfiles.com/mms/misc/language_coverage_mms.html).
266
+ <details>
267
+ <summary>Click to toggle</summary>
268
+
269
+ - ara
270
+ - cmn
271
+ - eng
272
+ - spa
273
+ - fra
274
+ - mlg
275
+ - swe
276
+ - por
277
+ - vie
278
+ - ful
279
+ - sun
280
+ - asm
281
+ - ben
282
+ - zlm
283
+ - kor
284
+ - ind
285
+ - hin
286
+ - tuk
287
+ - urd
288
+ - aze
289
+ - slv
290
+ - mon
291
+ - hau
292
+ - tel
293
+ - swh
294
+ - bod
295
+ - rus
296
+ - tur
297
+ - heb
298
+ - mar
299
+ - som
300
+ - tgl
301
+ - tat
302
+ - tha
303
+ - cat
304
+ - ron
305
+ - mal
306
+ - bel
307
+ - pol
308
+ - yor
309
+ - nld
310
+ - bul
311
+ - hat
312
+ - afr
313
+ - isl
314
+ - amh
315
+ - tam
316
+ - hun
317
+ - hrv
318
+ - lit
319
+ - cym
320
+ - fas
321
+ - mkd
322
+ - ell
323
+ - bos
324
+ - deu
325
+ - sqi
326
+ - jav
327
+ - kmr
328
+ - nob
329
+ - uzb
330
+ - snd
331
+ - lat
332
+ - nya
333
+ - grn
334
+ - mya
335
+ - orm
336
+ - lin
337
+ - hye
338
+ - yue
339
+ - pan
340
+ - jpn
341
+ - kaz
342
+ - npi
343
+ - kik
344
+ - kat
345
+ - guj
346
+ - kan
347
+ - tgk
348
+ - ukr
349
+ - ces
350
+ - lav
351
+ - bak
352
+ - khm
353
+ - cak
354
+ - fao
355
+ - glg
356
+ - ltz
357
+ - xog
358
+ - lao
359
+ - mlt
360
+ - sin
361
+ - aka
362
+ - sna
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366
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375
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411
+ - lis
412
+ - wal
413
+ - ctg
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+ ## Additional Links
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