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tags:
- espnet
- audio
- automatic-speech-recognition
language: de
datasets:
- speechcatcher
license: mit
---
## Speechcatcher ESPnet streaming ASR model XL for German ASR
### `speechcatcher/speechcatcher_german_espnet_streaming_transformer_26k_train_size_xl_raw_de_bpe1024`
This model was trained by bmilde using the Speechcatcher recipe in [espnet](https://github.com/speechcatcher-asr/espnet/tree/egs2-speechcatcher-de).
### Demo: How to use the model
Global installation:
```bash
sudo apt-get install portaudio19-dev python3.10-dev ffmpeg
# on mac:
# brew install portaudio ffmpeg
pip3 install git+https://github.com/speechcatcher-asr/speechcatcher
speechcatcher -m de_streaming_transformer_xl mediafile.mp4
# or with a microphone:
speechcatcher -m de_streaming_transformer_xl -l
```
Virtual environment:
```bash
virtualenv -p python3.10 speechcatcher_env
source speechcatcher_env/bin/activate
pip3 install git+https://github.com/speechcatcher-asr/speechcatcher
speechcatcher -m de_streaming_transformer_xl mediafile.mp4
# or with a microphone:
speechcatcher -m de_streaming_transformer_xl -l
```
# RESULTS
Tuda-de-raw: 2.4% CER (without LM)
Tuda-de-raw: 8.5% WER (without LM)
Note: Tuda-de-raw results are based on raw tuda-de test utterances without the normalization step. It may not be directly comparable to regular tuda-de results.
# Speechcatcher training
Speechcatcher models are trained by using Whisper large as a teacher model:
See [speechcatcher-data](https://github.com/speechcatcher-asr/speechcatcher-data) for code and more info on replicating the training process.
# Sponsors
Speechcatcher was gracefully funded by
Media Tech Lab by Media Lab Bayern (@media-tech-lab)
# Citing
```BibTex
@misc{milde2023speechcatcher,
author = {Milde, Benjamin},
title = {Speechcatcher},
year = {2023},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/speechcatcher-asr/speechcatcher}},
}
```
# ASR config
expand
```
config: conf/train_asr_streaming_transformer_size_xl.yaml
print_config: false
log_level: INFO
dry_run: false
iterator_type: sequence
output_dir: exp/asr_train_asr_streaming_transformer_size_xl_raw_de_bpe1024
ngpu: 1
seed: 0
num_workers: 1
num_att_plot: 0
dist_backend: nccl
dist_init_method: env://
dist_world_size: 4
dist_rank: 0
local_rank: 0
dist_master_addr: localhost
dist_master_port: 58047
dist_launcher: null
multiprocessing_distributed: true
unused_parameters: false
sharded_ddp: false
cudnn_enabled: true
cudnn_benchmark: false
cudnn_deterministic: true
collect_stats: false
write_collected_feats: false
max_epoch: 16
patience: 3
val_scheduler_criterion:
- valid
- acc
early_stopping_criterion:
- valid
- acc
- max
best_model_criterion:
- - valid
- acc
- max
keep_nbest_models: 6
nbest_averaging_interval: 0
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grad_clip_type: 2.0
grad_noise: false
accum_grad: 1
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resume: true
train_dtype: float32
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wandb_name: null
wandb_model_log_interval: -1
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- exp/asr_stats_raw_de_bpe1024/train/speech_shape
- exp/asr_stats_raw_de_bpe1024/train/text_shape.bpe
valid_shape_file:
- exp/asr_stats_raw_de_bpe1024/valid/speech_shape
- exp/asr_stats_raw_de_bpe1024/valid/text_shape.bpe
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- 80000
- 150
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- ▁und
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- ▁der
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- ▁nicht
- ▁es
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- ▁ein
- ▁in
- ▁dann
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- ▁ja
- ▁da
- u
- g
- o
- ▁zu
- f
- ▁wir
- ▁ge
- ▁Und
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- ▁du
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- ▁den
- ▁man
- ▁mit
- ▁dass
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- ▁jetzt
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- ▁er
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- '?'
- ▁was
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- ▁oder
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- ▁Ich
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- ▁wie
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- ▁sagen
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- ▁gibt
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- ▁dir
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- kommen
- ▁gar
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- ▁mein
- S
- ver
- ff
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- ▁viele
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- ▁gemacht
- ▁hatte
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- ▁Ne
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- che
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- ▁L
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- ▁Was
- ssen
- ß
- ken
- ungen
- ▁le
- ▁will
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- ▁denn
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- ▁kommt
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- ▁Film
- ▁nochmal
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- lä
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- j
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- ▁diesen
- ▁Sa
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- ▁Zu
- ▁Ra
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- ▁okay
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- ▁dazu
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- sam
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- ▁seine
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- ich
- ▁Wenn
- ▁Menschen
- P
- ▁sp
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- ▁diesem
- ün
- hin
- ▁klar
- ▁2
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- ▁Thema
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- ▁Aus
- ▁Ro
- schau
- ▁deine
- ▁Bo
- heit
- voll
- teil
- ex
- ce
- ▁kannst
- ment
- acht
- ▁drei
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- ▁bist
- ▁gleich
- nis
- ▁müssen
- är
- ▁Po
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- op
- ▁gerne
- ▁nie
- ad
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- ▁Woche
- ▁kurz
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- ▁Sta
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- ▁kleine
- fer
- ▁20
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- ▁Ende
- ▁gesehen
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- ▁nächste
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- ab
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- ▁Podcast
- bi
- dem
- ▁wenig
- führ
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- krieg
- pass
- ▁etwas
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- stand
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- ▁sehen
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- M
- ▁könnte
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- T
- ▁wichtig
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- ▁Leben
- ▁He
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- mpf
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- ▁einmal
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- ▁dabei
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- ▁drin
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- schrei
- ▁Hi
- ▁Okay
- ▁Oder
- ▁lange
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- ieß
- ität
- ▁Jo
- fang
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- '7'
- gehen
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- ▁besser
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- ▁ehrlich
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- ▁Spaß
- schied
- ▁fest
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- fällt
- ▁offen
- ▁Herr
- ▁krass
- ▁schwierig
- ▁bitte
- fahr
- erweise
- ▁Musik
- ▁ziemlich
- punkt
- ▁stark
- ▁freue
- fass
- ▁irgendein
- ▁hoffe
- ▁Chris
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- Y
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- ▁Herz
- ▁Bundes
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- hält
- ▁gewisse
- ▁verschiedene
- spekt
- ▁Video
- ▁Qua
- ▁Stelle
- U
- '!'
- N
- Q
- Ö
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- »
- «
- '&'
- –
- à
- '*'
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- å
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- ı
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- ›
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