Instructions to use morlayecis0003/whisper-pulaar-lora-v4 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use morlayecis0003/whisper-pulaar-lora-v4 with PEFT:
Task type is invalid.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Configuration Parsing Warning:In adapter_config.json: "peft.task_type" must be a string
Whisper Small + LoRA — Pulaar
Adaptateur LoRA pour la reconnaissance automatique de la parole en pulaar, langue absente des 112 langues couvertes par Whisper.
Utilisation
from transformers import WhisperProcessor, WhisperForConditionalGeneration
from peft import PeftModel
import librosa
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("openai/whisper-small")
base = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("openai/whisper-small")
model = PeftModel.from_pretrained(base, "REMPLACER_PAR_VOTRE_REPO").eval()
y, _ = librosa.load("audio.wav", sr=16000)
feats = processor(y, sampling_rate=16000, return_tensors="pt").input_features
ids = model.generate(feats, language="ha", task="transcribe", max_new_tokens=128)
print(processor.batch_decode(ids, skip_special_tokens=True)[0])
Le token de langue ha est requis : il a été retenu empiriquement parmi
11 configurations testées, le pulaar n'ayant pas de token dédié.
Données
28,4 h de parole pulaar après nettoyage (3 643 fichiers WAV vides écartés, déduplication entre sous-corpus, splits construits sans fuite de locuteur ni de transcription).
Limites
Environ 10 locuteurs distincts dans le corpus d'entraînement. La généralisation à des voix nouvelles est mesurée séparément.
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Inference Providers NEW
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Model tree for morlayecis0003/whisper-pulaar-lora-v4
Base model
morlayecis0003/whisper-small-pulaar-v4