ko-ctc-kenlm-spelling-only-wiki

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• ko-ctc-kenlm-spelling-only-wiki
  • Table of Contents
  • Model Details
  • How to Get Started With the Model

Model Details

• Model Description
  
  • 음향 모델을 위한 N-gram Base의 LM으로 자소별 단어기반으로 만들어졌으며, KenLM으로 학습되었습니다. 해당 모델은 ko-spelling-wav2vec2-conformer-del-1s과 사용하십시오.
    
  • HuggingFace Transformers Style로 불러와 사용할 수 있도록 처리했습니다.
    
  • pyctcdecode lib을 이용해서도 바로 사용가능합니다.
    
  • data는 wiki korean을 사용했습니다.
    spelling vocab data에 없는 문장은 전부 제거하여, 오히려 LM으로 Outlier가 발생할 소요를 최소화 시켰습니다.
    해당 모델은 철자전사 기준의 데이터로 학습된 모델입니다. (숫자와 영어는 각 표기법을 따름)
    
• Developed by: TADev (@lIlBrother)
• Language(s): Korean
• License: apache-2.0

How to Get Started With the Model

import librosa
from pyctcdecode import build_ctcdecoder
from transformers import (
    AutoConfig,
    AutoFeatureExtractor,
    AutoModelForCTC,
    AutoTokenizer,
    Wav2Vec2ProcessorWithLM,
)
from transformers.pipelines import AutomaticSpeechRecognitionPipeline

audio_path = ""

# 모델과 토크나이저, 예측을 위한 각 모듈들을 불러옵니다.
model = AutoModelForCTC.from_pretrained("42MARU/ko-spelling-wav2vec2-conformer-del-1s")
feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("42MARU/ko-spelling-wav2vec2-conformer-del-1s")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("42MARU/ko-spelling-wav2vec2-conformer-del-1s")
processor = Wav2Vec2ProcessorWithLM("42MARU/ko-ctc-kenlm-spelling-only-wiki")

# 실제 예측을 위한 파이프라인에 정의된 모듈들을 삽입.
asr_pipeline = AutomaticSpeechRecognitionPipeline(
    model=model,
    tokenizer=processor.tokenizer,
    feature_extractor=processor.feature_extractor,
    decoder=processor.decoder,
    device=-1,
)

# 음성파일을 불러오고 beamsearch 파라미터를 특정하여 예측을 수행합니다.
raw_data, _ = librosa.load(audio_path, sr=16000)
kwargs = {"decoder_kwargs": {"beam_width": 100}}
pred = asr_pipeline(inputs=raw_data, **kwargs)["text"]
# 모델이 자소 분리 유니코드 텍스트로 나오므로, 일반 String으로 변환해줄 필요가 있습니다.
result = unicodedata.normalize("NFC", pred)
print(result)
# 안녕하세요 123 테스트입니다.