--- language: fa datasets: - shemo tags: - audio - automatic-speech-recognition - speech - xlsr-fine-tuning-week license: apache-2.0 widget: - label: ShEMO sample 250 src: https://huggingface.co./m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-persian-shemo/resolve/main/sample250.flac - label: ShEMO sample 52 src: https://huggingface.co./m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-persian-shemo/resolve/main/sample52.flac model-index: - name: XLSR Wav2Vec2 Persian (Farsi) ShEMO by Mehrdad Farahani results: - task: name: Speech Recognition type: automatic-speech-recognition dataset: name: ShEMO fa type: shemo args: fa metrics: - name: Test WER type: wer value: 30.00 --- # Wav2Vec2-Large-XLSR-53-Persian ShEMO Fine-tuned [Wav2Vec2-Large-XLSR-53-Persian V2](https://huggingface.co./m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-persian-v2) in Persian (Farsi) using [ShEMO](https://www.kaggle.com/mansourehk/shemo-persian-speech-emotion-detection-database). When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. ## Usage The model can be used directly (without a language model) as follows: **Requirements** ```bash # requirement packages !pip install git+https://github.com/huggingface/datasets.git !pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git !pip install torchaudio !pip install librosa !pip install jiwer !pip install hazm !pip install num2fawords ``` **Prediction** ```python import librosa import torch import torchaudio from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor from datasets import load_dataset from num2fawords import words, ordinal_words import numpy as np import hazm import re import string import IPython.display as ipd _normalizer = hazm.Normalizer() chars_to_ignore = [ ",", "?", ".", "!", "-", ";", ":", '""', "%", "'", '"', "�", "#", "!", "؟", "?", "«", "»", "،", "(", ")", "؛", "'ٔ", "٬",'ٔ', ",", "?", ".", "!", "-", ";", ":",'"',"“", "%", "‘", "”", "�", "–", "…", "_", "”", '“', '„', 'ā', 'š', # "ء", ] # In case of farsi chars_to_ignore = chars_to_ignore + list(string.ascii_lowercase + string.digits) chars_to_mapping = { 'ك': 'ک', 'دِ': 'د', 'بِ': 'ب', 'زِ': 'ز', 'ذِ': 'ذ', 'شِ': 'ش', 'سِ': 'س', 'ى': 'ی', 'ي': 'ی', 'أ': 'ا', 'ؤ': 'و', "ے": "ی", "ۀ": "ه", "ﭘ": "پ", "ﮐ": "ک", "ﯽ": "ی", "ﺎ": "ا", "ﺑ": "ب", "ﺘ": "ت", "ﺧ": "خ", "ﺩ": "د", "ﺱ": "س", "ﻀ": "ض", "ﻌ": "ع", "ﻟ": "ل", "ﻡ": "م", "ﻢ": "م", "ﻪ": "ه", "ﻮ": "و", 'ﺍ': "ا", 'ة': "ه", 'ﯾ': "ی", 'ﯿ': "ی", 'ﺒ': "ب", 'ﺖ': "ت", 'ﺪ': "د", 'ﺮ': "ر", 'ﺴ': "س", 'ﺷ': "ش", 'ﺸ': "ش", 'ﻋ': "ع", 'ﻤ': "م", 'ﻥ': "ن", 'ﻧ': "ن", 'ﻭ': "و", 'ﺭ': "ر", "ﮔ": "گ", # "ها": " ها", "ئ": "ی", "a": " ای ", "b": " بی ", "c": " سی ", "d": " دی ", "e": " ایی ", "f": " اف ", "g": " جی ", "h": " اچ ", "i": " آی ", "j": " جی ", "k": " کی ", "l": " ال ", "m": " ام ", "n": " ان ", "o": " او ", "p": " پی ", "q": " کیو ", "r": " آر ", "s": " اس ", "t": " تی ", "u": " یو ", "v": " وی ", "w": " دبلیو ", "x": " اکس ", "y": " وای ", "z": " زد ", "\u200c": " ", "\u200d": " ", "\u200e": " ", "\u200f": " ", "\ufeff": " ", } def multiple_replace(text, chars_to_mapping): pattern = "|".join(map(re.escape, chars_to_mapping.keys())) return re.sub(pattern, lambda m: chars_to_mapping[m.group()], str(text)) def remove_special_characters(text, chars_to_ignore_regex): text = re.sub(chars_to_ignore_regex, '', text).lower() + " " return text def normalizer(batch, chars_to_ignore, chars_to_mapping): chars_to_ignore_regex = f"""[{"".join(chars_to_ignore)}]""" text = batch["sentence"].lower().strip() text = _normalizer.normalize(text) text = multiple_replace(text, chars_to_mapping) text = remove_special_characters(text, chars_to_ignore_regex) text = re.sub(" +", " ", text) _text = [] for word in text.split(): try: word = int(word) _text.append(words(word)) except: _text.append(word) text = " ".join(_text) + " " text = text.strip() + " " batch["sentence"] = text return batch def speech_file_to_array_fn(batch): speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"]) speech_array = speech_array.squeeze().numpy() speech_array = librosa.resample(np.asarray(speech_array), sampling_rate, 16_000) batch["speech"] = speech_array return batch def predict(batch): features = processor(batch["speech"], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True) input_values = features.input_values.to(device) attention_mask = features.attention_mask.to(device) with torch.no_grad(): logits = model(input_values, attention_mask=attention_mask).logits pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1) batch["predicted"] = processor.batch_decode(pred_ids)[0] return batch device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-persian-shemo") model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-persian-shemo").to(device) dataset = load_dataset("csv", data_files={"test": "/content/fa/dataset/test.csv"}, delimiter="\t")["test"] dataset = dataset.map( normalizer, fn_kwargs={"chars_to_ignore": chars_to_ignore, "chars_to_mapping": chars_to_mapping}, remove_columns=list(set(dataset.column_names) - set(['sentence', 'path'])) ) dataset = dataset.map(speech_file_to_array_fn) result = dataset.map(predict) max_items = np.random.randint(0, len(result), 20).tolist() for i in max_items: reference, predicted = result["sentence"][i], result["predicted"][i] print("reference:", reference) print("predicted:", predicted) print('---') ``` **Output:** ```text reference: همون شبی که قسم خوردی منو از جونت بیشتر دوست داری و تا آخر عمر کنار من می مونی همون شبی که به من وعده دادی بزرگترین جشن های ازدواج رو برام بگیری predicted: همون شبی که قسم خوردی منو از جونت بیشتر دوستاری و تا آخر عمر کنار من می مونیمو یبی که به من وعض دادین بزرگترین جشن های ازدواج و برام بگیری --- reference: خودتون دم به ساعت فحشش می دین کتکش می زنین بس نیست predicted: خودتون دم به ساعت فشش می دیم کتاکش می زنیم بس نیست --- reference: خونه predicted: خونه --- reference: شلوغش نکن predicted: شلوغش نکن --- reference: برای بقیه سوییت هایی در نظر گرفتم predicted: برای بقی سویید هایی در نظر گرفتم --- reference: برو گمشو برو گمشو برو بیرون predicted: برو گمشو برو گمشو برو بیرون --- reference: فقط یک سال بعد از خاتمه جنگ بود که حقیقت رو فهمیدی predicted: فقط یک سال بعد از خاتمه جنگ بود که حقیقت و فهمیدید --- reference: غیر از اون دو نفری که اینجا خوابیدند کسان دیگه ای از دوستانشو به تو معرفی نکرده predicted: غیر از اون دو نفری که اینجا خوابیدند کسانه دیگه ای از دوستانشو به تو معرفی نکرده --- reference: من می دونم اینجایی درو واز کن کویی کوئک predicted: من می دونم این جایی د رو واز کن کوری فکر --- reference: نویسنده باید چهار تا چشم داشته باشه چهار تا گوش predicted: نویسند باید چهار تا چشم داشته باشه و چهار تا گوش --- reference: غیر از اون دو نفری که اینجا خوابیدند کسان دیگه ای از دوستانشو به تو معرفی نکرده predicted: غیر از اون دو نفری که اینجا خوابیدند کسانه دیگه ای از دوستانشو به تو معرفی نکرده --- reference: پس همراهان من چه می کنن چه می کنن که این سرکرده کولی ها تونسته خودشو اینجا برسونه predicted: پس همرا حال من چه می کنن چه می کنن که این سرکرده کلی ها تونسته خودش رو اینجا برسونه --- reference: گوش بدید مادمازل حقیقت اینه که من دلم می خواد به شما کمک کنم زیبایی و جوانی شما دل منو به رحم میاره به من اعتماد کنید دلم می خواد بتونم شما رو از مرگ نجات بدم predicted: هوش بدید مادماز حقیقت اینه که من دلم می خواد به شما کمک کنم زیبای و جوانی شما دل منو به رحم می آره به من اعتماد کنید دلم می خواد بتونم شما رو از مرگ نجات بدم --- reference: قربان به نظر می رسه شما نه تنها به مرگ رونالد دریو بلکه به مرگ خانم مونرو هم مشکوکید predicted: قربان به نظر می رسه شما نه تن ها به مرگ رونال گریو بلکه به مرگ خانم مونرا مشکوکین --- reference: برای اینکه شما رو دوست دارم predicted: برای اینکه شما رو دوست دارم --- reference: مرتبه اول دنبال جسدی می گشتن که انداخته بودن کنار خیابون predicted: حر تبه اول دنبال جسدی می گشتند که انداخته بودن کنار خیابون --- reference: خونه predicted: خونه --- reference: کدبانوی جدید این طبقه هستم predicted: کدبانوی جدید این طبقه هستم --- reference: و این برات خیلی گرون تموم شد predicted: و این برات خیلی گرون تموم شد --- reference: خب چرا نمی دین به خودشون predicted: خبچرا نمی تون به خودشون ``` ## Evaluation The model can be evaluated as follows on the Persian (Farsi) test data of Common Voice. ```python import librosa import torch import torchaudio from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor from datasets import load_dataset, load_metric from num2fawords import words, ordinal_words import numpy as np import hazm import re import string _normalizer = hazm.Normalizer() chars_to_ignore = [ ",", "?", ".", "!", "-", ";", ":", '""', "%", "'", '"', "�", "#", "!", "؟", "?", "«", "»", "،", "(", ")", "؛", "'ٔ", "٬",'ٔ', ",", "?", ".", "!", "-", ";", ":",'"',"“", "%", "‘", "”", "�", "–", "…", "_", "”", '“', '„', 'ā', 'š', # "ء", ] # In case of farsi chars_to_ignore = chars_to_ignore + list(string.ascii_lowercase + string.digits) chars_to_mapping = { 'ك': 'ک', 'دِ': 'د', 'بِ': 'ب', 'زِ': 'ز', 'ذِ': 'ذ', 'شِ': 'ش', 'سِ': 'س', 'ى': 'ی', 'ي': 'ی', 'أ': 'ا', 'ؤ': 'و', "ے": "ی", "ۀ": "ه", "ﭘ": "پ", "ﮐ": "ک", "ﯽ": "ی", "ﺎ": "ا", "ﺑ": "ب", "ﺘ": "ت", "ﺧ": "خ", "ﺩ": "د", "ﺱ": "س", "ﻀ": "ض", "ﻌ": "ع", "ﻟ": "ل", "ﻡ": "م", "ﻢ": "م", "ﻪ": "ه", "ﻮ": "و", 'ﺍ': "ا", 'ة': "ه", 'ﯾ': "ی", 'ﯿ': "ی", 'ﺒ': "ب", 'ﺖ': "ت", 'ﺪ': "د", 'ﺮ': "ر", 'ﺴ': "س", 'ﺷ': "ش", 'ﺸ': "ش", 'ﻋ': "ع", 'ﻤ': "م", 'ﻥ': "ن", 'ﻧ': "ن", 'ﻭ': "و", 'ﺭ': "ر", "ﮔ": "گ", # "ها": " ها", "ئ": "ی", "a": " ای ", "b": " بی ", "c": " سی ", "d": " دی ", "e": " ایی ", "f": " اف ", "g": " جی ", "h": " اچ ", "i": " آی ", "j": " جی ", "k": " کی ", "l": " ال ", "m": " ام ", "n": " ان ", "o": " او ", "p": " پی ", "q": " کیو ", "r": " آر ", "s": " اس ", "t": " تی ", "u": " یو ", "v": " وی ", "w": " دبلیو ", "x": " اکس ", "y": " وای ", "z": " زد ", "\u200c": " ", "\u200d": " ", "\u200e": " ", "\u200f": " ", "\ufeff": " ", } def multiple_replace(text, chars_to_mapping): pattern = "|".join(map(re.escape, chars_to_mapping.keys())) return re.sub(pattern, lambda m: chars_to_mapping[m.group()], str(text)) def remove_special_characters(text, chars_to_ignore_regex): text = re.sub(chars_to_ignore_regex, '', text).lower() + " " return text def normalizer(batch, chars_to_ignore, chars_to_mapping): chars_to_ignore_regex = f"""[{"".join(chars_to_ignore)}]""" text = batch["sentence"].lower().strip() text = _normalizer.normalize(text) text = multiple_replace(text, chars_to_mapping) text = remove_special_characters(text, chars_to_ignore_regex) text = re.sub(" +", " ", text) _text = [] for word in text.split(): try: word = int(word) _text.append(words(word)) except: _text.append(word) text = " ".join(_text) + " " text = text.strip() + " " batch["sentence"] = text return batch def speech_file_to_array_fn(batch): speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"]) speech_array = speech_array.squeeze().numpy() speech_array = librosa.resample(np.asarray(speech_array), sampling_rate, 16_000) batch["speech"] = speech_array return batch def predict(batch): features = processor(batch["speech"], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True) input_values = features.input_values.to(device) attention_mask = features.attention_mask.to(device) with torch.no_grad(): logits = model(input_values, attention_mask=attention_mask).logits pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1) batch["predicted"] = processor.batch_decode(pred_ids)[0] return batch device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-persian-shemo") model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-persian-shemo").to(device) dataset = load_dataset("csv", data_files={"test": "/content/fa/dataset/test.csv"}, delimiter="\t")["test"] dataset = dataset.map( normalizer, fn_kwargs={"chars_to_ignore": chars_to_ignore, "chars_to_mapping": chars_to_mapping}, remove_columns=list(set(dataset.column_names) - set(['sentence', 'path'])) ) dataset = dataset.map(speech_file_to_array_fn) result = dataset.map(predict) wer = load_metric("wer") print("WER: {:.2f}".format(100 * wer.compute(predictions=result["predicted"], references=result["sentence"]))) ``` **Test Result:** - WER: 31.00% ## Training The Common Voice `train`, `validation` datasets were used for training. The script used for training can be found [here](https://colab.research.google.com/github/m3hrdadfi/notebooks/blob/main/Fine_Tune_XLSR_Wav2Vec2_on_Persian_ShEMO_ASR_with_%F0%9F%A4%97_Transformers_ipynb.ipynb)