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Kernel: Unknown Kernel

自动语音识别

In [ ]:

#@title
from IPython.display import HTML

HTML('<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/TksaY_FDgnk?rel=0&amp;controls=0&amp;showinfo=0" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>')

自动语音识别（ASR）将语音信号转换为文本，将一系列音频输入映射到文本输出。 Siri 和 Alexa 这类虚拟助手使用 ASR 模型来帮助用户日常生活，还有许多其他面向用户的有用应用，如会议实时字幕和会议纪要。

本指南将向您展示如何：

在 MInDS-14 数据集上对 Wav2Vec2 进行微调，以将音频转录为文本。
使用微调后的模型进行推断。

[removed]

如果您想查看所有与本任务兼容的架构和检查点，最好查看任务页。

在开始之前，请确保您已安装所有必要的库：

pip install transformers datasets evaluate jiwer

我们鼓励您登录自己的 Hugging Face 账户，这样您就可以上传并与社区分享您的模型。出现提示时，输入您的令牌登录：

In [ ]:

from huggingface_hub import notebook_login

notebook_login()

加载 MInDS-14 数据集

首先从🤗 Datasets 库中加载 MInDS-14 数据集的一个较小子集。这将让您有机会先进行实验，确保一切正常，然后再花更多时间在完整数据集上进行训练。

In [ ]:

from datasets import load_dataset, Audio

minds = load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-US", split="train[:100]")

使用 ~Dataset.train_test_split 方法将数据集的 train 拆分为训练集和测试集：

In [ ]:

minds = minds.train_test_split(test_size=0.2)

然后看看数据集：

In [ ]:

minds

DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['path', 'audio', 'transcription', 'english_transcription', 'intent_class', 'lang_id'],
        num_rows: 16
    })
    test: Dataset({
        features: ['path', 'audio', 'transcription', 'english_transcription', 'intent_class', 'lang_id'],
        num_rows: 4
    })
})

虽然数据集包含 lang_id 和 english_transcription 等许多有用的信息，但在本指南中，您将专注于 audio 和 transcription。使用 remove_columns 方法删除其他列：

In [ ]:

minds = minds.remove_columns(["english_transcription", "intent_class", "lang_id"])

再看看示例：

In [ ]:

minds["train"][0]

{'audio': {'array': array([-0.00024414,  0.        ,  0.        , ...,  0.00024414,
          0.00024414,  0.00024414], dtype=float32),
  'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
  'sampling_rate': 8000},
 'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
 'transcription': "hi I'm trying to use the banking app on my phone and currently my checking and savings account balance is not refreshing"}

有 2 个字段：

audio：由语音信号形成的一维 array，用于加载和重新采样音频文件。
transcription：目标文本。

预处理

下一步是加载一个 Wav2Vec2 处理器来处理音频信号：

In [ ]:

from transformers import AutoProcessor

processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base")

MInDS-14 数据集的采样率为 8000kHz（您可以在其数据集卡片中找到此信息），这意味着您需要将数据集重新采样为 16000kHz 以使用预训练的 Wav2Vec2 模型：

In [ ]:

minds = minds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16_000))
minds["train"][0]

{'audio': {'array': array([-2.38064706e-04, -1.58618059e-04, -5.43987835e-06, ...,
          2.78103951e-04,  2.38446111e-04,  1.18740834e-04], dtype=float32),
  'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
  'sampling_rate': 16000},
 'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
 'transcription': "hi I'm trying to use the banking app on my phone and currently my checking and savings account balance is not refreshing"}

如您在上面的 transcription 中所看到的，文本包含大小写字符的混合。 Wav2Vec2 分词器仅训练了大写字符，因此您需要确保文本与分词器的词汇表匹配：

In [ ]:

def uppercase(example):
    return {"transcription": example["transcription"].upper()}


minds = minds.map(uppercase)

现在创建一个预处理函数，该函数应该：

调用 audio 列以加载和重新采样音频文件。
从音频文件中提取 input_values 并使用处理器对 transcription 列执行 tokenizer 操作。

In [ ]:

def prepare_dataset(batch):
    audio = batch["audio"]
    batch = processor(audio["array"], sampling_rate=audio["sampling_rate"], text=batch["transcription"])
    batch["input_length"] = len(batch["input_values"][0])
    return batch

要在整个数据集上应用预处理函数，可以使用🤗 Datasets 的 map 函数。您可以通过增加 num_proc 参数来加速 map 的处理进程数量。使用 remove_columns 方法删除不需要的列：

In [ ]:

encoded_minds = minds.map(prepare_dataset, remove_columns=minds.column_names["train"], num_proc=4)

🤗 Transformers 没有用于 ASR 的数据整理器，因此您需要调整 DataCollatorWithPadding 来创建一个示例批次。它还会动态地将您的文本和标签填充到其批次中最长元素的长度（而不是整个数据集），以使它们具有统一的长度。虽然可以通过在 tokenizer 函数中设置 padding=True 来填充文本，但动态填充更有效。

与其他数据整理器不同，这个特定的数据整理器需要对 input_values 和 labels 应用不同的填充方法：

In [ ]:

import torch

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any, Dict, List, Optional, Union


@dataclass
class DataCollatorCTCWithPadding:
    processor: AutoProcessor
    padding: Union[bool, str] = "longest"

    def __call__(self, features: list[dict[str, Union[list[int], torch.Tensor]]]) -> dict[str, torch.Tensor]:
        # split inputs and labels since they have to be of different lengths and need
        # different padding methods
        input_features = [{"input_values": feature["input_values"][0]} for feature in features]
        label_features = [{"input_ids": feature["labels"]} for feature in features]

        batch = self.processor.pad(input_features, padding=self.padding, return_tensors="pt")

        labels_batch = self.processor.pad(labels=label_features, padding=self.padding, return_tensors="pt")

        # replace padding with -100 to ignore loss correctly
        labels = labels_batch["input_ids"].masked_fill(labels_batch.attention_mask.ne(1), -100)

        batch["labels"] = labels

        return batch

现在实例化您的 DataCollatorForCTCWithPadding：

In [ ]:

data_collator = DataCollatorCTCWithPadding(processor=processor, padding="longest")

评估

在训练过程中包含一个指标通常有助于评估模型的性能。您可以通过🤗 Evaluate 库快速加载一个评估方法。对于这个任务，加载 word error rate（WER）指标（请参阅🤗 Evaluate 快速上手以了解如何加载和计算指标）：

In [ ]:

import evaluate

wer = evaluate.load("wer")

然后创建一个函数，将您的预测和标签传递给 compute 来计算 WER：

In [ ]:

import numpy as np


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

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

    return {"wer": wer}

您的 compute_metrics 函数现在已经准备就绪，当您设置好训练时将返回给此函数。

训练

[removed]

如果您不熟悉使用Trainer微调模型，请查看这里的基本教程here！

现在您已经准备好开始训练您的模型了！使用 AutoModelForCTC 加载 Wav2Vec2。使用 ctc_loss_reduction 参数指定要应用的减少方式。通常最好使用平均值而不是默认的求和：

In [ ]:

from transformers import AutoModelForCTC, TrainingArguments, Trainer

model = AutoModelForCTC.from_pretrained(
    "facebook/wav2vec2-base",
    ctc_loss_reduction="mean",
    pad_token_id=processor.tokenizer.pad_token_id,

)

此时，只剩下 3 个步骤：

在 TrainingArguments 中定义您的训练参数。唯一必需的参数是 output_dir，用于指定保存模型的位置。您可以通过设置 push_to_hub=True 将此模型推送到 Hub（您需要登录到 Hugging Face 才能上传您的模型）。在每个 epoch 结束时，Trainer 将评估 WER 并保存训练检查点。
将训练参数与模型、数据集、分词器、数据整理器和 compute_metrics 函数一起传递给 Trainer。
调用 train() 来微调您的模型。

In [ ]:

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="my_awesome_asr_mind_model",
    per_device_train_batch_size=8,
    gradient_accumulation_steps=2,
    learning_rate=1e-5,
    warmup_steps=500,
    max_steps=2000,
    gradient_checkpointing=True,
    fp16=True,
    group_by_length=True,
    eval_strategy="steps",
    per_device_eval_batch_size=8,
    save_steps=1000,
    eval_steps=1000,
    logging_steps=25,
    load_best_model_at_end=True,
    metric_for_best_model="wer",
    greater_is_better=False,
    push_to_hub=True,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=encoded_minds["train"],
    eval_dataset=encoded_minds["test"],
    processing_class=processor,
    data_collator=data_collator,
    compute_metrics=compute_metrics,
)

trainer.train()

训练完成后，使用 push_to_hub() 方法将您的模型分享到 Hub，方便大家使用您的模型：

In [ ]:

trainer.push_to_hub()

[removed]

要深入了解如何微调模型进行自动语音识别，请查看这篇博客文章以了解英语 ASR，还可以参阅这篇文章以了解多语言 ASR。

推断

很好，现在您已经微调了一个模型，您可以用它进行推断了！

加载您想要运行推断的音频文件。请记住，如果需要，将音频文件的采样率重新采样为与模型匹配的采样率！

In [ ]:

from datasets import load_dataset, Audio

dataset = load_dataset("PolyAI/minds14", "en-US", split="train")
dataset = dataset.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16000))
sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate
audio_file = dataset[0]["audio"]["path"]

尝试使用微调后的模型进行推断的最简单方法是使用 pipeline()。使用您的模型实例化一个用于自动语音识别的 pipeline，并将您的音频文件传递给它：

In [ ]:

from transformers import pipeline

transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="stevhliu/my_awesome_asr_minds_model")
transcriber(audio_file)

{'text': 'I WOUD LIKE O SET UP JOINT ACOUNT WTH Y PARTNER'}

[removed]

转录结果还不错，但可以更好！尝试用更多示例微调您的模型，以获得更好的结果！

如果您愿意，您也可以手动复制 pipeline 的结果：

加载一个处理器来预处理音频文件和转录，并将 input 返回为 PyTorch 张量：

In [ ]:

from transformers import AutoProcessor

processor = AutoProcessor.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_asr_mind_model")
inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")

将您的输入传递给模型并返回 logits：

In [ ]:

from transformers import AutoModelForCTC

model = AutoModelForCTC.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_asr_mind_model")
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

获取具有最高概率的预测 input_ids，并使用处理器将预测的 input_ids 解码回文本：

In [ ]:

import torch

predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
transcription

['I WOUL LIKE O SET UP JOINT ACOUNT WTH Y PARTNER']

自动语音识别

加载 MInDS-14 数据集

预处理

评估

训练

推断

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