# CohereAsr

## نظرة عامة

نموذج [Coheere ASR](https://cohere.com/blog/transcribe)، الذي أصدرته شركة Cohere في 26 مارس 2026، هو نموذج لتعرف الكلام مبني على معمارية Conformer، ويعتمد على بنية مشفّر-مفكّك (encoder-decoder) ويضم 2 مليار معامل.

تمت مساهمة هذا النموذج من قِبَل [Eustache Le Bihan](https://huggingface.co/eustlb).

## الاستخدام

### نسخة قصيرة

```python
from transformers import AutoProcessor, CohereAsrForConditionalGeneration
from transformers.audio_utils import load_audio

revision = "refs/pr/6"
processor = AutoProcessor.from_pretrained("CohereLabs/cohere-transcribe-03-2026", revision=revision)
model = CohereAsrForConditionalGeneration.from_pretrained("CohereLabs/cohere-transcribe-03-2026", device_map="auto", revision=revision)

audio = load_audio(
    "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
    sampling_rate=16000,
)

inputs = processor(audio, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", language="en").to(model.device)
inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
text = processor.decode(outputs, skip_special_tokens=True)
print(text)
```

### التحكم في علامات الترقيم

مرّر `punctuation=False` للحصول على مخرجات بحروف صغيرة بدون علامات ترقيم.

```python
inputs_pnc = processor(audio, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", language="en", punctuation=True).to(model.device)
inputs_nopnc = processor(audio, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", language="en", punctuation=False).to(model.device)
```

### نسخة نصية طويلة

بالنسبة إلى الصوت الذي يتجاوز `max_audio_clip_s` الخاص بمستخرج الميزات، يقوم مستخرج الميزات تلقائيًا بتقسيم الموجة إلى مقاطع. يعيد المعالج تجميع نصوص المقاطع الفردية باستخدام `audio_chunk_index` المُعاد.

```python
audio_long = load_audio(
    "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/obama_first_45_secs.mp3",
    sampling_rate=16000,
)

inputs = processor(audio=audio_long, return_tensors="pt", language="en", sampling_rate=16000).to(model.device)
audio_chunk_index = inputs.get("audio_chunk_index")
inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
text = processor.decode(outputs, skip_special_tokens=True, audio_chunk_index=audio_chunk_index, language="en")
print(text)
```

### الاستدلال المجمّع

يمكن معالجة ملفات صوتية متعددة في استدعاء واحد. عندما يخلط الدفعة بين الصوت قصير المدة وطويل المدة، يتولى المعالج تقسيم الصوت وإعادة تجميعه.

```python
audio_short = load_audio(
    "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
    sampling_rate=16000,
)
audio_long = load_audio(
    "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/obama_first_45_secs.mp3",
    sampling_rate=16000,
)

inputs = processor([audio_short, audio_long], sampling_rate=16000, return_tensors="pt", language="en").to(model.device)
audio_chunk_index = inputs.get("audio_chunk_index")
inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
text = processor.decode(
    outputs, skip_special_tokens=True, audio_chunk_index=audio_chunk_index, language="en"
)
print(text)
```

### نسخة غير إنجليزية

حدد رمز اللغة المطلوب تحويلها إلى نص في أي من اللغات المدعومة الأربع عشرة.

```python
audio_es = load_audio(
    "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/fleur_es_sample.wav",
    sampling_rate=16000,
)

inputs = processor(audio_es, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", language="es", punctuation=True).to(model.device)
inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
text = processor.decode(outputs, skip_special_tokens=True)
print(text)
```

## CohereAsrConfig[[transformers.CohereAsrConfig]]

#### transformers.CohereAsrConfig[[transformers.CohereAsrConfig]]

```python
transformers.CohereAsrConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, is_encoder_decoder: bool = True, encoder_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vocab_size: int = 16384, hidden_size: int = 1024, num_hidden_layers: int = 8, num_attention_heads: int = 8, num_key_value_heads: int | None = None, intermediate_size: int = 4096, hidden_act: str = 'relu', max_position_embeddings: int = 1024, pad_token_id: int | None = 2, eos_token_id: int | None = 3, bos_token_id: int | None = 4, use_cache: bool = True, initializer_range: float = 0.02, attention_dropout: float | int = 0.0, attention_bias: bool = True, decoder_start_token_id: int | None = None, tie_word_embeddings: bool = False, head_dim: int | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cohere_asr/configuration_cohere_asr.py#L24)

**المعاملات:**

is_encoder_decoder (`bool`، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان النموذج يُستخدم كمُشفِّر/مُفكِّك أم لا.

encoder_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس هيكل المشفّر.

vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16384`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1024`) : بُعد التمثيلات المخفية.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `8`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `8`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *اختياري*) : هذا هو عدد رؤوس key_value التي يجب استخدامها لتنفيذ Grouped Query Attention. إذا كان `num_key_value_heads=num_attention_heads`، فسيستخدم النموذج Multi Head Attention (MHA)، وإذا كان `num_key_value_heads=1` فسيستخدم النموذج Multi Query Attention (MQA)، وإلا فسيتم استخدام GQA. عند تحويل نقطة تفتيش متعددة الرؤوس إلى نقطة تفتيش GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع [هذا الورقة](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فسيتم افتراض `num_attention_heads`.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4096`) : بُعد تمثيلات MLP.

hidden_act (`str`، *اختياري*، الافتراضي هو `relu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وغيرها.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `1024`) : أقصى طول تسلسل قد يُستخدم به هذا النموذج.

pad_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات.

eos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

bos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4`) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

use_cache (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم المفاتيح/القيم الأخيرة للانتباه (لا تستخدمها جميع النماذج). لا ينطبق إلا إذا كان `config.is_decoder=True` أو عندما يكون النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

attention_bias (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي.

decoder_start_token_id (`int`، *اختياري*) : إذا بدأ نموذج المُشفِّر-المُفكِّك (encoder-decoder) عملية فك التشفير برمز مختلف عن `bos`، فإن هذا هو المعرّف الخاص بذلك الرمز.

tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج.

head_dim (`int`، *اختياري*) : بُعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فسيتم افتراض hidden_size // num_attention_heads

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج CohereAsrModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Cohere Asr وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيُنتج إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [CohereLabs/cohere-transcribe-03-2026](https://huggingface.co/CohereLabs/cohere-transcribe-03-2026)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:

```python
>>> from transformers import CohereAsrForConditionalGeneration, CohereAsrConfig

>>> configuration = CohereAsrConfig()
>>> model = CohereAsrForConditionalGeneration(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## CohereAsrFeatureExtractor[[transformers.CohereAsrFeatureExtractor]]

#### transformers.CohereAsrFeatureExtractor[[transformers.CohereAsrFeatureExtractor]]

```python
transformers.CohereAsrFeatureExtractor(feature_size = 128, sampling_rate = 16000, hop_length = 160, n_fft = 512, win_length = 400, preemphasis = 0.97, padding_value = 0.0, dither = 1e-05, max_audio_clip_s = 35.0, overlap_chunk_second = 5.0, min_energy_window_samples = 1600, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cohere_asr/feature_extraction_cohere_asr.py#L38)

**المعاملات:**

feature_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 128) : بُعد الميزة للميزات المستخرجة.

sampling_rate (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 16000) : معدل أخذ العينات الذي يجب أن تُرقَم به ملفات الصوت، ويُعبَّر عنه بالهرتز (Hz).

hop_length (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 160) : طول النوافذ المتداخلة لخوارزمية STFT المستخدمة للحصول على معاملات ترددات Mel.

n_fft (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 512) : حجم تحويل فورييه.

win_length (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 400) : طول النافذة لحساب STFT.

preemphasis (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.97) : معامل مرشح ما قبل التأكيد. القيمة 0.0 تعني عدم استخدام مرشح ما قبل التأكيد.

padding_value (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : قيمة الحشو المستخدمة لحشو الصوت. يجب أن تتوافق مع الصمت.

dither (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1e-05) : كمية ضجيج التظليل الحتمي (dither) الذي يُضاف قبل استخراج الميزات. يُزرع كل عينة بناءً على طول الموجة الصالحة لها، بحيث يكون التظليل غير متغير مع تكوين الدفعة (batch). اضبطه على 0.0 لتعطيله.

max_audio_clip_s (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 35.0) : الحد الأقصى للمدة بالثواني لكل مقطع صوتي فردي. يتم تقسيم الصوت الأطول من `max_audio_clip_s - overlap_chunk_second` عند حدود مبنية على الطاقة.

overlap_chunk_second (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 5.0) : حجم نافذة البحث عن الحدود بالثواني المستخدمة عند تقسيم الصوت الطويل. هذا ليس تراكبًا فعليًا بين المقاطع — بل يحدد مدى الرجوع إلى الوراء من حد المقطع للبحث عن نقطة تقسيم هادئة.

min_energy_window_samples (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1600) : حجم النافذة المنزلقة بالعينات المستخدمة لإيجاد أهدأ نقطة عند تقسيم مقاطع الصوت.

ينشئ مستخرج ميزات CohereAsr.

يرث مستخرج الميزات هذا من [SequenceFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/main_classes/feature_extractor#transformers.SequenceFeatureExtractor) الذي يحتوي على معظم الطرق الرئيسية. ينبغي للمستخدمين الرجوع إلى هذه الفئة الأصلية لمزيد من المعلومات حول تلك الطرق.

تستخرج هذه الفئة ميزات بنك المرشحات المييلية من الكلام الخام باستخدام تنفيذ مخصص عبر numpy لتحويل `Short Time Fourier Transform` الذي ينبغي أن يطابق ما يعادله في pytorch وهو `torch.stft`.

#### __call__[[transformers.CohereAsrFeatureExtractor.__call__]]

```python
__call__(raw_speech: numpy.ndarray | list[float] | list[numpy.ndarray] | list[list[float]], truncation: bool = False, pad_to_multiple_of: int | None = None, return_tensors: str | transformers.utils.generic.TensorType | None = None, return_attention_mask: bool | None = None, padding: str | None = 'longest', max_length: int | None = None, sampling_rate: int | None = None, do_normalize: bool | None = None, device: str | None = 'cpu', return_token_timestamps: bool | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cohere_asr/feature_extraction_cohere_asr.py#L196)

**المعاملات:**

raw_speech (`np.ndarray`، `list[float]`، `list[np.ndarray]`، `list[list[float]]`) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات التي سيتم ملؤها. يمكن أن يكون كل تسلسل مصفوفة numpy، أو قائمة من قيم float، أو قائمة من مصفوفات numpy، أو قائمة من قوائم قيم float. يجب أن يكون الصوت أحادي القناة وليس ستيريو، أي قيمة float واحدة لكل خطوة زمنية.

truncation (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : يُفعّل القصّ لقطع تسلسلات الإدخال الأطول من *max_length* إلى *max_length*.

pad_to_multiple_of (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي None) : إذا تم تعيينه، سيتم ملء التسلسل حتى يصبح مضاعفًا للقيمة المُقدَّمة. وهذا مفيد بشكل خاص لتفعيل استخدام نوى التينسور (Tensor Cores) على أجهزة NVIDIA التي تتمتع بقابلية معالجة `>= 7.5` (Volta)، أو على وحدات TPU التي تستفيد من أن تكون أطوال التسلسلات مضاعفات للعدد 128.

return_attention_mask (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان يجب إرجاع قناع الانتباه. إذا تُركت القيمة الافتراضية، فسيتم إرجاع قناع الانتباه وفقًا للقيمة الافتراضية الخاصة بمعالج الميزات (feature_extractor) المحدد.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)    بالنسبة لنماذج CohereAsr، يجب دائمًا تمرير `attention_mask` عند الاستدلال الدُفعي (batched inference)، لتجنب الأخطاء الدقيقة.

return_tensors (`str` أو [TensorType](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.TensorType)، *اختياري*) : إذا تم تعيينه، فسيُرجع تينسورات بدلاً من قائمة من الأعداد الصحيحة بلغة بايثون. القيم المقبولة هي: - `'tf'`: يُرجع كائنات `tf.constant` من TensorFlow. - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من Numpy.

sampling_rate (`int`, *اختياري*) : معدل أخذ العينات الذي تم أخذ عينات مدخل `raw_speech` بناءً عليه. يُوصى بشدة بتمرير `sampling_rate` عند استدعاء الأمامي لمنع الأخطاء الصامتة وتمكين خط أنابيب التعرف التلقائي على الكلام.

padding_value (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : القيمة المستخدمة لملء قيم الحشو / المتجهات.

do_normalize (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم تطبيع المدخلات إلى متوسط صفري وتباين وحدة. يمكن أن يساعد التطبيع في تحسين أداء النموذج بشكل كبير.

device (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `'cpu'`) : يحدد الجهاز المستخدم لحساب طيف اللوغ-ميل للإشارات الصوتية في طريقة `_torch_extract_fbank_features`. (على سبيل المثال، "cpu"، "cuda")

return_token_timestamps (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : تم إيقاف استخدامه. استخدم `return_attention_mask` بدلاً منه، حيث يمكن استنتاج عدد الإطارات منه. ما إذا كان سيتم إرجاع عدد الإطارات الخاصة بـ input raw_speech أم لا. يمكن استخدام هذه num_frames من قبل النموذج لحساب الطوابع الزمنية على مستوى الكلمة.

الطريقة الرئيسية لتحويل البيانات إلى ميزات (featurize) وتجهيزها للنموذج، سواءً كانت تسلسلاً واحداً أو عدة تسلسلات. يستخدم التنفيذ مكتبة PyTorch لحساب تحويل فورييه القصير (STFT) إذا كانت متاحة، وإلا فسيستخدم طريقة أبطأ تعتمد على NumPy.

## CohereAsrProcessor[[transformers.CohereAsrProcessor]]

#### transformers.CohereAsrProcessor[[transformers.CohereAsrProcessor]]

```python
transformers.CohereAsrProcessor(feature_extractor, tokenizer)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cohere_asr/processing_cohere_asr.py#L51)

**المعاملات:**

feature_extractor (`CohereAsrFeatureExtractor`) : مُستخرج الميزات هو مدخل مطلوب.

tokenizer (`TokenizersBackend`) : مُجزِّئ الرموز (tokenizer) هو مدخل مطلوب.

ينشئ CohereAsrProcessor الذي يجمع مستخرج الميزات ومجزئ الرموز في معالج واحد.

يوفر [CohereAsrProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrProcessor) جميع وظائف [CohereAsrFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrFeatureExtractor) و[TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend). راجع [~CohereAsrFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrFeatureExtractor) و[~TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) لمزيد من المعلومات.

#### __call__[[transformers.CohereAsrProcessor.__call__]]

```python
__call__(audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor']], language: str, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, punctuation: bool = True, sampling_rate: int | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.cohere_asr.processing_cohere_asr.CohereAsrProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cohere_asr/processing_cohere_asr.py#L79)

**المعاملات:**

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`) : الصوت أو مجموعة الأصوات التي يجب تجهيزها. يمكن أن يكون كل صوت مصفوفة NumPy أو متجه PyTorch. في حالة استخدام مصفوفة NumPy/متجه PyTorch، يجب أن يكون شكل كل صوت (C, T)، حيث C هو عدد القنوات، وT هو طول العينة للصوت.

language (`str`) : رمز اللغة (مثل `"en"`، `"es"`، `"fr"`) المستخدم لبناء موجه المُفكِّك. يبني المعالج موجه المُفكِّك الكامل ويعيد `decoder_input_ids` إلى جانب ميزات الصوت.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`، *اختياري*) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُجزَّأ مسبقًا). إذا مررت مدخلات مُجزَّأة مسبقًا، فاضبط `is_split_into_words=True` لتجنب الغموض مع المدخلات المُجمَّعة في دفعات.

punctuation (`bool`، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تفعيل علامات الترقيم في موجه المُفكِّك.

sampling_rate (`int`, *اختياري*) : معدل أخذ العينات للصوت المدخل بالهرتز. يجب أن يتطابق هذا المعدل مع معدل أخذ العينات المتوقع من قِبل مستخرج الميزات (الافتراضي هو 16000 هرتز). إذا تم تقديمه، فسيتم التحقق منه مقابل معدل أخذ العينات المتوقع من المعالج، وسيتم رفع خطأ إذا لم يتطابقا. إذا لم يتم تقديمه، فسيتم إصدار تحذير وسيُفترض معدل أخذ العينات الافتراضي.

return_tensors (`str` أو [TensorType](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.TensorType)، *اختياري*) : إذا تم تعيينه، فسيُرجع تينسورات من إطار عمل محدد. القيم المقبولة هي:  - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من NumPy.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs)، *اختياري*) : خيارات معالجة إضافية لكل نمط (نص، صور، مقاطع فيديو، صوت). تُدرج المعلمات الخاصة بالنموذج أعلاه؛ راجع فئة TypedDict للحصول على القائمة الكاملة للحجج المدعومة.

## CohereAsrPreTrainedModel[[transformers.CohereAsrPreTrainedModel]]

#### transformers.CohereAsrPreTrainedModel[[transformers.CohereAsrPreTrainedModel]]

```python
transformers.CohereAsrPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cohere_asr/modeling_cohere_asr.py#L297)

**المعاملات:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.CohereAsrPreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

قيمة وهمية لمسار منقّط (مثل `torch.float32`): سلاسل الوصول إلى السمات، والاستدعاءات تتصرف كمُزيّنات مُمرِّرة، و`repr` هو المسار المنقّط، وعند استخدامه كصنف أساسي يُستبدل بصنف أساسي من نوع `type` عادي (بموجب `__mro_entries__` في PEP 560)، بحيث تحتفظ الأصناف الفرعية الحقيقية بفئة ميتا عادية، وتقرأ `inspect.signature` دالة `__init__` الحقيقية الخاصة بها بدلاً من تلك الموجودة في القيمة الوهمية.

## CohereAsrModel[[transformers.CohereAsrModel]]

#### transformers.CohereAsrModel[[transformers.CohereAsrModel]]

```python
transformers.CohereAsrModel(config: CohereAsrConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cohere_asr/modeling_cohere_asr.py#L426)

**المعاملات:**

config ([CohereAsrConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Cohere Asr الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.CohereAsrModel.forward]]

```python
forward(input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = None, decoder_inputs_embeds: tuple[torch.Tensor] | None = None, decoder_position_ids: tuple[torch.LongTensor] | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cohere_asr/modeling_cohere_asr.py#L454)

**المعاملات:**

input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, audio_length)`) : قيم رقمية عشرية لموجة الصوت الخام. يمكن الحصول على موجة الصوت الخام عن طريق تحميل ملف صوتي من نوع `.flac` أو `.wav` في مصفوفة من النوع `list[float]`، أو `numpy.ndarray`، أو `torch.Tensor`، *على سبيل المثال* عبر مكتبة torchcodec (`pip install torchcodec`) أو مكتبة soundfile (`pip install soundfile`). ولتحضير المصفوفة إلى `input_features`، يجب استخدام [AutoFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoFeatureExtractor) لإضافة الحشو والتحويل إلى متجه من النوع `torch.Tensor`.

attention_mask (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنّب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز **غير المقنّعة**، - 0 للرموز **المقنّعة**. [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` of shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *اختياري*) : مؤشرات رموز تسلسل مدخلات المُفكِّك في قاموس النموذج. يمكن الحصول على المؤشرات باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات مدخلات المُفكِّك؟](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` بأبعاد `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنّب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز معينة. افتراضيًا، يُستخدم قناع سببي لضمان أن النموذج لا ينظر إلّا إلى المدخلات السابقة من أجل التنبؤ بالمستقبل.

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`، *اختياري*) : يتكوّن المصفوفة من (`last_hidden_state`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `last_hidden_state` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) هو تسلسل من حالات الإخفاء عند مخرج الطبقة الأخيرة من المُشفِّر. يُستخدم في الانتباه المتقاطع (cross-attention) في المُفكِّك.

past_key_values (`~cache_utils.EncoderDecoderCache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكون هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بمرجع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجد دليل [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) الخاص بنا. إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الكاش الذي يُدخل كمدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بشكل `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بشكل `(batch_size, sequence_length)`.

decoder_inputs_embeds (`tuple[torch.Tensor]` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `decoder_input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. إذا تم استخدام `past_key_values`، فيجب إدخال `decoder_inputs_embeds` الأخيرة فقط بشكل اختياري (انظر `past_key_values`). هذا مفيد إذا كنت تريد مزيداً من التحكم في كيفية تحويل فهارس `decoder_input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها بدلاً من مصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج. إذا لم يتم تعيين كل من `decoder_input_ids` و`decoder_inputs_embeds`، فإن `decoder_inputs_embeds` يأخذ قيمة `inputs_embeds`.

decoder_position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. تُستخدم لحساب تضمينات المواضع حتى `config.decoder_config.max_position_embeddings`

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

**يعيد:** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([CohereAsrConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrConfig)) والمدخلات.

تُعيد طريقة [CohereAsrModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrModel) الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- سلسلة من حالات الإخفاء عند مخرج الطبقة الأخيرة من فاحش النموذج.

  إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج.
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (مفاتيح وقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات المخفية (Hidden-states) للوحدة الترميزية (decoder) عند مخرج كل طبقة، بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في المفكّك، بعد softmax الانتباه، المستخدمة لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في طبقة الانتباه المتقاطع للمفكّك، بعد softmax للانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه المتقاطع.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) -- سلسلة من حالات الإخفاء عند مخرجات الطبقة الأخيرة من المُشفِّر في النموذج.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات المخفية للمشفّر عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه للمُشفِّر، بعد softmax للانتباه، المُستخدَمة لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, CohereAsrModel
>>> from datasets import load_dataset

>>> model = CohereAsrModel.from_pretrained("UsefulSensors/cohere_asr-tiny")
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("UsefulSensors/cohere_asr-tiny")
>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
>>> inputs = feature_extractor(ds[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt")
>>> input_features = inputs.input_features
>>> decoder_input_ids = torch.tensor([[1, 1]]) * model.config.decoder_start_token_id
>>> last_hidden_state = model(input_features, decoder_input_ids=decoder_input_ids).last_hidden_state
>>> list(last_hidden_state.shape)
[1, 2, 288]
```

## CohereAsrForConditionalGeneration[[transformers.CohereAsrForConditionalGeneration]]

#### transformers.CohereAsrForConditionalGeneration[[transformers.CohereAsrForConditionalGeneration]]

```python
transformers.CohereAsrForConditionalGeneration(config: CohereAsrConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cohere_asr/modeling_cohere_asr.py#L548)

**المعاملات:**

config ([CohereAsrConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج CohereAsr مع رأس نمذجة اللغة. يمكن استخدامه للتعرف التلقائي على الكلام.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.CohereAsrForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = None, decoder_inputs_embeds: tuple[torch.Tensor] | None = None, decoder_position_ids: tuple[torch.LongTensor] | None = None, use_cache: bool | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/cohere_asr/modeling_cohere_asr.py#L568)

**المعاملات:**

input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, audio_length)`) : قيم رقمية عشرية لموجة الصوت الخام. يمكن الحصول على موجة الصوت الخام عن طريق تحميل ملف صوتي من نوع `.flac` أو `.wav` في مصفوفة من النوع `list[float]`، أو `numpy.ndarray`، أو `torch.Tensor`، *على سبيل المثال* عبر مكتبة torchcodec (`pip install torchcodec`) أو مكتبة soundfile (`pip install soundfile`). ولتحضير المصفوفة إلى `input_features`، يجب استخدام [AutoFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoFeatureExtractor) لإضافة الحشو والتحويل إلى متجه من النوع `torch.Tensor`.

attention_mask (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنّب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز **غير المقنّعة**، - 0 للرموز **المقنّعة**. [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` of shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *اختياري*) : مؤشرات رموز تسلسل مدخلات المُفكِّك في قاموس النموذج. يمكن الحصول على المؤشرات باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات مدخلات المُفكِّك؟](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` بأبعاد `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنّب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز معينة. افتراضيًا، يُستخدم قناع سببي لضمان أن النموذج لا ينظر إلّا إلى المدخلات السابقة من أجل التنبؤ بالمستقبل.

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`، *اختياري*) : يتكوّن المصفوفة من (`last_hidden_state`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `last_hidden_state` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) هو تسلسل من حالات الإخفاء عند مخرج الطبقة الأخيرة من المُشفِّر. يُستخدم في الانتباه المتقاطع (cross-attention) في المُفكِّك.

past_key_values (`~cache_utils.EncoderDecoderCache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكون هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بمرجع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجد دليل [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) الخاص بنا. إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الكاش الذي يُدخل كمدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بشكل `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بشكل `(batch_size, sequence_length)`.

decoder_inputs_embeds (`tuple[torch.Tensor]` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `decoder_input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. إذا تم استخدام `past_key_values`، فيجب إدخال `decoder_inputs_embeds` الأخيرة فقط بشكل اختياري (انظر `past_key_values`). هذا مفيد إذا كنت تريد مزيداً من التحكم في كيفية تحويل فهارس `decoder_input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها بدلاً من مصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج. إذا لم يتم تعيين كل من `decoder_input_ids` و`decoder_inputs_embeds`، فإن `decoder_inputs_embeds` يأخذ قيمة `inputs_embeds`.

decoder_position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. تُستخدم لحساب تضمينات المواضع حتى `config.decoder_config.max_position_embeddings`

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو -100 (انظر `input_ids` docstring). يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `-100` (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`.

**يعيد:** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([CohereAsrConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [CohereAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrForConditionalGeneration) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند تقديم `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة.
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (مفاتيح وقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات المخفية (Hidden states) لمفكّك الترميز (decoder) عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي (initial embedding).
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في المفكّك، بعد softmax الانتباه، المستخدمة لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في طبقة الانتباه المتقاطع للمفكّك، بعد softmax للانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه المتقاطع.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) -- سلسلة من حالات الإخفاء عند مخرجات الطبقة الأخيرة من المُشفِّر في النموذج.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات المخفية للمشفّر عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه للمُشفِّر، بعد softmax للانتباه، المُستخدَمة لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, CohereAsrForConditionalGeneration
>>> from datasets import load_dataset

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("UsefulSensors/cohere_asr-tiny")
>>> model = CohereAsrForConditionalGeneration.from_pretrained("UsefulSensors/cohere_asr-tiny")

>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")

>>> inputs = processor(ds[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt")
>>> input_features = inputs.input_features

>>> generated_ids = model.generate(input_features, max_new_tokens=100)

>>> transcription = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
>>> transcription
'Mr. Quilter is the apostle of the middle classes, and we are glad to welcome his gospel.'
```