Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
@@ -3,6 +3,7 @@ language: ru
|
|
3 |
datasets:
|
4 |
- SberDevices/Golos
|
5 |
- common_voice
|
|
|
6 |
metrics:
|
7 |
- wer
|
8 |
- cer
|
@@ -12,6 +13,7 @@ tags:
|
|
12 |
- speech
|
13 |
- common_voice
|
14 |
- SberDevices/Golos
|
|
|
15 |
license: apache-2.0
|
16 |
widget:
|
17 |
- example_title: test Russian speech "нейросети это хорошо" (in English, "neural networks are good")
|
@@ -29,10 +31,10 @@ model-index:
|
|
29 |
metrics:
|
30 |
- name: Test WER
|
31 |
type: wer
|
32 |
-
value: 4.
|
33 |
- name: Test CER
|
34 |
type: cer
|
35 |
-
value: 0.
|
36 |
- task:
|
37 |
name: Speech Recognition
|
38 |
type: automatic-speech-recognition
|
@@ -43,10 +45,10 @@ model-index:
|
|
43 |
metrics:
|
44 |
- name: Test WER
|
45 |
type: wer
|
46 |
-
value:
|
47 |
- name: Test CER
|
48 |
type: cer
|
49 |
-
value: 3.
|
50 |
- task:
|
51 |
name: Automatic Speech Recognition
|
52 |
type: automatic-speech-recognition
|
@@ -57,10 +59,24 @@ model-index:
|
|
57 |
metrics:
|
58 |
- name: Test WER
|
59 |
type: wer
|
60 |
-
value:
|
61 |
- name: Test CER
|
62 |
type: cer
|
63 |
-
value:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
64 |
---
|
65 |
# Wav2Vec2-Large-Ru-Golos-With-LM
|
66 |
|
@@ -92,7 +108,7 @@ from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2ProcessorWithLM
|
|
92 |
|
93 |
MODEL_ID = "bond005/wav2vec2-large-ru-golos-with-lm"
|
94 |
DATASET_ID = "bond005/sberdevices_golos_10h_crowd"
|
95 |
-
SAMPLES =
|
96 |
|
97 |
nltk.download('punkt')
|
98 |
num_processes = max(1, os.cpu_count())
|
@@ -139,72 +155,102 @@ with warnings.catch_warnings():
|
|
139 |
|
140 |
```text
|
141 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
142 |
-
Reference:
|
143 |
-
Prediction:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
144 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
145 |
-
Reference:
|
146 |
-
Prediction:
|
147 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
148 |
-
Reference:
|
149 |
-
Prediction:
|
150 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
151 |
-
Reference:
|
152 |
-
Prediction:
|
153 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
154 |
-
Reference:
|
155 |
-
Prediction:
|
156 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
157 |
-
Reference:
|
158 |
-
Prediction:
|
159 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
160 |
-
Reference:
|
161 |
-
Prediction:
|
162 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
163 |
-
Reference:
|
164 |
-
Prediction:
|
165 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
166 |
-
Reference:
|
167 |
-
Prediction:
|
168 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
169 |
-
Reference:
|
170 |
-
Prediction:
|
171 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
172 |
-
Reference:
|
173 |
-
Prediction:
|
174 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
175 |
-
Reference:
|
176 |
-
Prediction:
|
177 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
178 |
-
Reference:
|
179 |
-
Prediction:
|
180 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
181 |
-
Reference:
|
182 |
-
Prediction:
|
183 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
184 |
-
Reference:
|
185 |
-
Prediction:
|
186 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
187 |
-
Reference:
|
188 |
-
Prediction:
|
189 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
190 |
-
Reference:
|
191 |
-
Prediction:
|
192 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
193 |
-
Reference:
|
194 |
-
Prediction:
|
195 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
196 |
-
Reference:
|
197 |
-
Prediction:
|
198 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
199 |
-
Reference:
|
200 |
-
Prediction:
|
201 |
```
|
202 |
|
203 |
|
204 |
The Google Colab version of [this script](https://colab.research.google.com/drive/1SnQmrt6HmMNV-zK-UCPajuwl1JvoCqbX?usp=sharing) is available too.
|
205 |
|
206 |
## Evaluation
|
207 |
-
This model was evaluated on the test subsets of [SberDevices Golos](https://huggingface.co/datasets/SberDevices/Golos)
|
208 |
|
209 |
## Citation
|
210 |
If you want to cite this model you can use this:
|
|
|
3 |
datasets:
|
4 |
- SberDevices/Golos
|
5 |
- common_voice
|
6 |
+
- bond005/rulibrispeech
|
7 |
metrics:
|
8 |
- wer
|
9 |
- cer
|
|
|
13 |
- speech
|
14 |
- common_voice
|
15 |
- SberDevices/Golos
|
16 |
+
- bond005/rulibrispeech
|
17 |
license: apache-2.0
|
18 |
widget:
|
19 |
- example_title: test Russian speech "нейросети это хорошо" (in English, "neural networks are good")
|
|
|
31 |
metrics:
|
32 |
- name: Test WER
|
33 |
type: wer
|
34 |
+
value: 4.447
|
35 |
- name: Test CER
|
36 |
type: cer
|
37 |
+
value: 0.975
|
38 |
- task:
|
39 |
name: Speech Recognition
|
40 |
type: automatic-speech-recognition
|
|
|
45 |
metrics:
|
46 |
- name: Test WER
|
47 |
type: wer
|
48 |
+
value: 10.940
|
49 |
- name: Test CER
|
50 |
type: cer
|
51 |
+
value: 3.595
|
52 |
- task:
|
53 |
name: Automatic Speech Recognition
|
54 |
type: automatic-speech-recognition
|
|
|
59 |
metrics:
|
60 |
- name: Test WER
|
61 |
type: wer
|
62 |
+
value: 12.488
|
63 |
- name: Test CER
|
64 |
type: cer
|
65 |
+
value: 3.012
|
66 |
+
- task:
|
67 |
+
name: Automatic Speech Recognition
|
68 |
+
type: automatic-speech-recognition
|
69 |
+
dataset:
|
70 |
+
name: Russian Librispeech
|
71 |
+
type: bond005/rulibrispeech
|
72 |
+
args: ru
|
73 |
+
metrics:
|
74 |
+
- name: Test WER
|
75 |
+
type: wer
|
76 |
+
value: 16.551
|
77 |
+
- name: Test CER
|
78 |
+
type: cer
|
79 |
+
value: 3.708
|
80 |
---
|
81 |
# Wav2Vec2-Large-Ru-Golos-With-LM
|
82 |
|
|
|
108 |
|
109 |
MODEL_ID = "bond005/wav2vec2-large-ru-golos-with-lm"
|
110 |
DATASET_ID = "bond005/sberdevices_golos_10h_crowd"
|
111 |
+
SAMPLES = 30
|
112 |
|
113 |
nltk.download('punkt')
|
114 |
num_processes = max(1, os.cpu_count())
|
|
|
155 |
|
156 |
```text
|
157 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
158 |
+
Reference: шестьдесят тысяч тенге сколько будет стоить
|
159 |
+
Prediction: шестьдесят тысяч тенге сколько будет стоить
|
160 |
+
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
161 |
+
Reference: покажи мне на смотрешке телеканал синергия тв
|
162 |
+
Prediction: покажи мне на смотрешке телеканал синергия тв
|
163 |
+
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
164 |
+
Reference: заказать яблоки зеленые
|
165 |
+
Prediction: заказать яблоки зеленые
|
166 |
+
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
167 |
+
Reference: алиса закажи килограммовый торт графские развалины
|
168 |
+
Prediction: алиса закажи килограммовый торт графские развалины
|
169 |
+
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
170 |
+
Reference: ищи телеканал про бизнес на тиви
|
171 |
+
Prediction: ищи телеканал про бизнес на т в
|
172 |
+
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
173 |
+
Reference: михаила мурадяна
|
174 |
+
Prediction: михаила мурадяна
|
175 |
+
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
176 |
+
Reference: любовницы две тысячи тринадцать пятнадцатый сезон
|
177 |
+
Prediction: любовница две тысячи тринадцать пятнадцатый сезон
|
178 |
+
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
179 |
+
Reference: найди боевики
|
180 |
+
Prediction: найди боевики
|
181 |
+
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
182 |
+
Reference: гетто сезон три
|
183 |
+
Prediction: гетта сезон три
|
184 |
+
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
185 |
+
Reference: хочу посмотреть ростов папа на телевизоре
|
186 |
+
Prediction: хочу посмотреть ростов папа на телевизоре
|
187 |
+
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
188 |
+
Reference: сбер какое твое самое ненавистное занятие
|
189 |
+
Prediction: сбер какое твое самое ненавистное занятие
|
190 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
191 |
+
Reference: афина чем платят у китайцев
|
192 |
+
Prediction: афина чем платят у китайцев
|
193 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
194 |
+
Reference: джой как работает досрочное погашение кредита
|
195 |
+
Prediction: джой как работает досрочное погашение кредита
|
196 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
197 |
+
Reference: у тебя найдется люк кейдж
|
198 |
+
Prediction: у тебя найдется люк кейдж
|
199 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
200 |
+
Reference: у тебя будет лучшая часть пинк
|
201 |
+
Prediction: у тебя будет лучшая часть пинк
|
202 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
203 |
+
Reference: пожалуйста пополните мне счет
|
204 |
+
Prediction: пожалуйста пополните мне счет
|
205 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
206 |
+
Reference: анне павловне шабуровой
|
207 |
+
Prediction: анне павловне шабуровой
|
208 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
209 |
+
Reference: врубай на смотрешке муз тв
|
210 |
+
Prediction: врубай на смотрешке муз тви
|
211 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
212 |
+
Reference: найди на смотрешке лдпр тв
|
213 |
+
Prediction: найди на смотрешке лдпр тв
|
214 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
215 |
+
Reference: сбер мне нужен педикюр забей мне место
|
216 |
+
Prediction: сбер мне нужен педикюр за биль не место
|
217 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
218 |
+
Reference: галины афанасьевны
|
219 |
+
Prediction: галины афанасьевны
|
220 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
221 |
+
Reference: сколько стоимость обмена китайского юаня на российский рубль
|
222 |
+
Prediction: сколько стоимость обмена китайского юаня на российский рубль
|
223 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
224 |
+
Reference: обмани меня сезон восемь часть тринадцать
|
225 |
+
Prediction: обмани меня сезон восемь часть тринадцать
|
226 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
227 |
+
Reference: включи канал футбол эйч ди
|
228 |
+
Prediction: включи канал футбол эйч ди
|
229 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
230 |
+
Reference: поп звезда не переставай не останавливайся найти
|
231 |
+
Prediction: поп звезда не переставая не останавливайся найти
|
232 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
233 |
+
Reference: салют самый популярный фильм люка бессона
|
234 |
+
Prediction: салют самый популярный фильм люка бессона
|
235 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
236 |
+
Reference: татьяна зиганшина
|
237 |
+
Prediction: татьяна зиганшина
|
238 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
239 |
+
Reference: джой когда перестало существовать хеттское царство
|
240 |
+
Prediction: джой когда перестало существовать хеттское царство
|
241 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
242 |
+
Reference: олег яковлев
|
243 |
+
Prediction: олег яковлев
|
244 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|
245 |
+
Reference: посоветуй мне шестая часть как избежать наказания за убийство
|
246 |
+
Prediction: посоветуй мне шестая часть как избежать наказания за убийство
|
247 |
```
|
248 |
|
249 |
|
250 |
The Google Colab version of [this script](https://colab.research.google.com/drive/1SnQmrt6HmMNV-zK-UCPajuwl1JvoCqbX?usp=sharing) is available too.
|
251 |
|
252 |
## Evaluation
|
253 |
+
This model was evaluated on the test subsets of [SberDevices Golos](https://huggingface.co/datasets/SberDevices/Golos), [Common Voice 6.0](https://huggingface.co/datasets/common_voice) (Russian part), and [Russian Librispeech](https://huggingface.co/datasets/bond005/rulibrispeech), but it was trained on the training subset of SberDevices Golos only. You can see the evaluation script on other datasets, including Russian Librispeech and SOVA RuDevices, on my Kaggle web-page https://www.kaggle.com/code/bond005/wav2vec2-ru-lm-eval
|
254 |
|
255 |
## Citation
|
256 |
If you want to cite this model you can use this:
|