Edit model card


Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Chinese using the AISHELL-1 dataset. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.


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

import torch
import librosa
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(

filepath = 'test.wav'
audio, sr = librosa.load(filepath, sr=16000, mono=True)
inputs = processor(audio, sample_rate=16000, return_tensors="pt").to(device)
with torch.no_grad():
    logits = model(inputs.input_values,
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
pred_str = processor.decode(predicted_ids[0])



wer_metric = load_metric("wer")

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, spaces_between_special_tokens=True)
    label_str = processor.batch_decode(pred.label_ids, group_tokens=False, spaces_between_special_tokens=True)

    wer = wer_metric.compute(predictions=pred_str, references=label_str)

    return {"wer": wer}


Reference Prediction
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Test Result:

In the table below I report the Word Error Rate (WER) of the model on the AISHELL-1 test dataset.

Model WER WER-with-LM
qinyue/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zn-cn-aishell1 7.04% 3.96%
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or or
This model can be loaded on the Inference API on-demand.

Evaluation results