Hugging Face's logo

m3hrdadfi
/
wav2vec2-large-xlsr-turkish

Automatic Speech Recognition Transformers PyTorch JAX
Turkish wav2vec2 audio speech xlsr-fine-tuning-week Eval Results Inference Endpoints
Model card Files Community
2
wav2vec2-large-xlsr-turkish / README.md
m3hrdadfi's picture
m3hrdadfi
Initial model
aab8b6b
preview code
|
raw history blame contribute delete
No virus
10.1 kB
metadata
language: tr
datasets:
  - common_voice
tags:
  - audio
  - automatic-speech-recognition
  - speech
  - xlsr-fine-tuning-week
license: apache-2.0
widget:
  - label: Common Voice sample 1378
    src: >-
      https://huggingface.co/m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-turkish/resolve/main/sample1378.flac
  - label: Common Voice sample 1589
    src: >-
      https://huggingface.co/m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-turkish/resolve/main/sample1589.flac
model-index:
  - name: XLSR Wav2Vec2 Turkish by Mehrdad Farahani
    results:
      - task:
          name: Speech Recognition
          type: automatic-speech-recognition
        dataset:
          name: Common Voice tr
          type: common_voice
          args: tr
        metrics:
          - name: Test WER
            type: wer
            value: 27.51

Wav2Vec2-Large-XLSR-53-Turkish

Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 in Turkish using Common Voice. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.

Usage

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

Requirements

# requirement packages
!pip install git+https://github.com/huggingface/datasets.git
!pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
!pip install torchaudio
!pip install librosa
!pip install jiwer

Prediction

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

import numpy as np
import re
import string

import IPython.display as ipd

chars_to_ignore = [
    ",", "?", ".", "!", "-", ";", ":", '""', "%", "'", '"', "�",
    "#", "!", "?", "«", "»", "(", ")", "؛", ",", "?", ".", "!", "-", ";", ":", '"', 
    "“", "%", "‘", "�", "–", "…", "_", "”", '“', '„'
]
chars_to_mapping = {
"\u200c": " ", "\u200d": " ", "\u200e": " ", "\u200f": " ", "\ufeff": " ",
}

def multiple_replace(text, chars_to_mapping):
    pattern = "|".join(map(re.escape, chars_to_mapping.keys()))
    return re.sub(pattern, lambda m: chars_to_mapping[m.group()], str(text))

def remove_special_characters(text, chars_to_ignore_regex):
    text = re.sub(chars_to_ignore_regex, '', text).lower() + " "
    return text

def normalizer(batch, chars_to_ignore, chars_to_mapping):
    chars_to_ignore_regex = f"""[{"".join(chars_to_ignore)}]"""
    text = batch["sentence"].lower().strip()
    
    text = text.replace("\u0307", " ").strip()
    text = multiple_replace(text, chars_to_mapping)
    text = remove_special_characters(text, chars_to_ignore_regex)

    batch["sentence"] = text
    return batch


def speech_file_to_array_fn(batch):
    speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
    speech_array = speech_array.squeeze().numpy()
    speech_array = librosa.resample(np.asarray(speech_array), sampling_rate, 16_000)

    batch["speech"] = speech_array
    return batch


def predict(batch):
    features = processor(batch["speech"], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)

    input_values = features.input_values.to(device)
    attention_mask = features.attention_mask.to(device)

    with torch.no_grad():
        logits = model(input_values, attention_mask=attention_mask).logits 
        
    pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)

    batch["predicted"] = processor.batch_decode(pred_ids)[0]
    return batch


device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-turkish")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-turkish").to(device)

dataset = load_dataset("common_voice", "et", split="test[:1%]")
dataset = dataset.map(
    normalizer, 
    fn_kwargs={"chars_to_ignore": chars_to_ignore, "chars_to_mapping": chars_to_mapping},
    remove_columns=list(set(dataset.column_names) - set(['sentence', 'path']))
)

dataset = dataset.map(speech_file_to_array_fn)
result = dataset.map(predict)

max_items = np.random.randint(0, len(result), 10).tolist()
for i in max_items:
    reference, predicted =  result["sentence"][i], result["predicted"][i]
    print("reference:", reference)
    print("predicted:", predicted)
    print('---')

Output:

reference: ülke şu anda iki federasyona üye 
predicted: ülke şu anda iki federasyona üye
---
reference: foruma dört yüzde fazla kişi katıldı 
predicted: soruma dört yüzden fazla kişi katıldı
---
reference: mobi altmış üç çalışanları da mutsuz 
predicted: mobia haltmış üç çalışanları da mutsur
---
reference: kentin mali esnekliğinin düşük olduğu bildirildi 
predicted: kentin mali esnekleğinin düşük olduğu bildirildi
---
reference: fouere iki ülkeyi sorunu abartmamaya çağırdı 
predicted: foor iki ülkeyi soruna abartmamaya çanayordı
---
reference: o ülkeden herhangi bir tepki geldi mi 
predicted: o ülkeden herhayın bir tepki geldi mi
---
reference: bunlara asla sırtımızı dönmeyeceğiz 
predicted: bunlara asla sırtımızı dönmeyeceğiz
---
reference: sizi ayakta tutan nedir 
predicted: sizi ayakta tutan nedir
---
reference: artık insanlar daha bireysel yaşıyor 
predicted: artık insanlar daha bir eyselli yaşıyor
---
reference: her ikisi de diyaloga hazır olduğunu söylüyor 
predicted: her ikisi de diyaloğa hazır olduğunu söylüyor
---
reference: merkez bankasının başlıca amacı düşük enflasyon 
predicted: merkez bankasının başlrıca anatı güşükyen flasyon
---
reference: firefox 
predicted: fair foks
---
reference: ülke halkı çok misafirsever ve dışa dönük 
predicted: ülke halktı çok isatirtever ve dışa dönük
---
reference: ancak kamuoyu bu durumu pek de affetmiyor 
predicted: ancak kamuonyulgukirmu pek deafıf etmiyor
---
reference: i ki madende iki bin beş yüzden fazla kişi çalışıyor 
predicted: i ki madende iki bin beş yüzden fazla kişi çalışıyor
---
reference: sunnyside park dışarıdan oldukça iyi görünüyor 
predicted: sani sahip park dışarıdan oldukça iyi görünüyor
---
reference: büyük ödül on beş bin avro 
predicted: büyük ödül on beş bin avro
---
reference: köyümdeki camiler depoya dönüştürüldü 
predicted: küyümdeki camiler depoya dönüştürüldü
---
reference: maç oldukça diplomatik bir sonuçla birbir bitti 
predicted: maç oldukça diplomatik bir sonuçla bir birbitti
---
reference: kuşların ikisi de karantinada öldüler 
predicted: kuşların ikiste karantinada özdüler
---

Evaluation

The model can be evaluated as follows on the Turkish test data of Common Voice.

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

import numpy as np
import re
import string


chars_to_ignore = [
    ",", "?", ".", "!", "-", ";", ":", '""', "%", "'", '"', "�",
    "#", "!", "?", "«", "»", "(", ")", "؛", ",", "?", ".", "!", "-", ";", ":", '"', 
    "“", "%", "‘", "�", "–", "…", "_", "”", '“', '„'
]
chars_to_mapping = {
    "\u200c": " ", "\u200d": " ", "\u200e": " ", "\u200f": " ", "\ufeff": " ",
    "\u0307": " "
}

def multiple_replace(text, chars_to_mapping):
    pattern = "|".join(map(re.escape, chars_to_mapping.keys()))
    return re.sub(pattern, lambda m: chars_to_mapping[m.group()], str(text))

def remove_special_characters(text, chars_to_ignore_regex):
    text = re.sub(chars_to_ignore_regex, '', text).lower() + " "
    return text

def normalizer(batch, chars_to_ignore, chars_to_mapping):
    chars_to_ignore_regex = f"""[{"".join(chars_to_ignore)}]"""
    text = batch["sentence"].lower().strip()
    
    text = text.replace("\u0307", " ").strip()
    text = multiple_replace(text, chars_to_mapping)
    text = remove_special_characters(text, chars_to_ignore_regex)
    text = re.sub(" +", " ", text)
    text = text.strip() + " "

    batch["sentence"] = text
    return batch


def speech_file_to_array_fn(batch):
    speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
    speech_array = speech_array.squeeze().numpy()
    speech_array = librosa.resample(np.asarray(speech_array), sampling_rate, 16_000)

    batch["speech"] = speech_array
    return batch


def predict(batch):
    features = processor(batch["speech"], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)

    input_values = features.input_values.to(device)
    attention_mask = features.attention_mask.to(device)

    with torch.no_grad():
        logits = model(input_values, attention_mask=attention_mask).logits 
        
    pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)

    batch["predicted"] = processor.batch_decode(pred_ids)[0]
    return batch


device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-turkish")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-turkish").to(device)

dataset = load_dataset("common_voice", "tr", split="test")
dataset = dataset.map(
    normalizer, 
    fn_kwargs={"chars_to_ignore": chars_to_ignore, "chars_to_mapping": chars_to_mapping},
    remove_columns=list(set(dataset.column_names) - set(['sentence', 'path']))
)

dataset = dataset.map(speech_file_to_array_fn)
result = dataset.map(predict)

wer = load_metric("wer")

print("WER: {:.2f}".format(100 * wer.compute(predictions=result["predicted"], references=result["sentence"])))

]

Test Result:

  • WER: 27.51%

Training & Report

The Common Voice train, validation datasets were used for training.

You can see the training states here

The script used for training can be found here