# LASR

## نظرة عامة

LASR هي البنية المعمارية التي يقوم عليها MedASR، وهو نموذج لتحويل الكلام إلى نص من Google Health AI تم تدريبه مسبقًا على الإملاء الطبي. وهو مبني على [بنية Conformer](https://huggingface.co/papers/2005.08100) ومصمم كنقطة انطلاق للمطورين الذين يبنيون أدوات إملاء تتضمن مصطلحات طبية، مثل إملاء الأشعة. يؤدي MedASR أداءً جيدًا على الصوتيات الطبية، لكنه قد يواجه صعوبة مع المصطلحات خارج بيانات تدريبه، مثل أسماء الأدوية غير القياسية أو المراجع الزمنية (التواريخ، أو الأوقات، أو المدد).

## الاستخدام

### الاستخدام الأساسي

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", model="google/medasr")
out = pipe("path/to/audio.mp3")
print(out)
```

```python
from datasets import Audio, load_dataset

from transformers import AutoModelForCTC, AutoProcessor

processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/medasr")
model = AutoModelForCTC.from_pretrained("google/medasr", device_map="auto")

ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
ds = ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=processor.feature_extractor.sampling_rate))
speech_samples = [el['array'] for el in ds["audio"][:5]]

inputs = processor(speech_samples, sampling_rate=processor.feature_extractor.sampling_rate)
inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs)
print(processor.batch_decode(outputs))
```

### التدريب

يُعدّ المثال التالي دفعة من بيانات الصوت والنص، ويمررها عبر نموذج LASR/MedASR، ثم يحسب خسارة التدريب.

```python
from datasets import Audio, load_dataset

from transformers import AutoModelForCTC, AutoProcessor

# Load processor and model
processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/medasr")
model = AutoModelForCTC.from_pretrained("google/medasr", device_map="auto")

# Load a small example dataset and prepare batch
ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
ds = ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=processor.feature_extractor.sampling_rate))
speech_samples = [el["array"] for el in ds["audio"][:5]]
text_samples = [el for el in ds["text"][:5]]

# Passing `text` to the processor will prepare the `labels`
inputs = processor(audio=speech_samples, text=text_samples, sampling_rate=processor.feature_extractor.sampling_rate)
inputs.to(device, dtype=model.dtype)

outputs = model(**inputs)
outputs.loss.backward()
```

## LasrTokenizer[[transformers.LasrTokenizer]]

#### transformers.LasrTokenizer[[transformers.LasrTokenizer]]

```python
transformers.LasrTokenizer(eos_token = '</s>', unk_token = '<unk>', pad_token = '<pad>', _spm_precompiled_charsmap = None, extra_ids = 100, additional_special_tokens = None, vocab = None, vocab_file = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/tokenization_lasr.py#L33)

**المعاملات:**

vocab_file (`str`، *اختياري*) : ملف [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece) (يحمل عادةً امتداد *.spm*) يحتوي على المفردات اللازمة لإنشاء مُجزِّئ.

eos_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"</s>"`) : رمز نهاية التسلسل. عند بناء تسلسل باستخدام الرموز الخاصة، هذا ليس الرمز المستخدم لنهاية التسلسل. الرمز المستخدم هو `sep_token`.

unk_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"<unk>"`) : رمز المجهول. الرمز غير الموجود في قاموس الكلمات لا يمكن تحويله إلى معرّف، لذا يُعيَّن هذا الرمز بدلاً منه.

pad_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `"<pad>"`) : الرمز المستخدم للتعبئة، على سبيل المثال عند تجميع تسلسلات ذات أطوال مختلفة.

extra_ids (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 100) : إضافة عدد من المعرّفات الإضافية إلى المفردات للاستخدام كرموز إشارة. يمكن الوصول إلى هذه الرموز على شكل "" حيث أن "{%d}" هو رقم بين 0 و extra_ids-1. يمكن استرجاع هذه الرموز عن طريق استدعاء طريقة get_sentinel_tokens ويمكن استرجاع معرّفات الرموز عن طريق استدعاء طريقة get_sentinel_token_ids

additional_special_tokens (`list[str]`، *اختياري*) : رموز خاصة إضافية يستخدمها مُجزِّئ النص.

vocab (`str` أو `dict` أو `list`، *اختياري*) : قاموس مفردات مخصص. إذا لم يُقدَّم، يتم إنشاء قاموس مفردات أساسي باستخدام الرموز الخاصة.

أنشئ مُرمِّز LASR (مدعوم بمكتبة *tokenizers* من HuggingFace). مبني على [Unigram](https://huggingface.co/docs/tokenizers/python/latest/components.html?highlight=unigram#models).

يرث هذا المُجزِّئ من [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) التي تحتوي على معظم الدوال الرئيسية. ينبغي على المستخدمين الرجوع إلى هذه الفئة الأصلية لمزيد من المعلومات حول تلك الدوال.

#### get_sentinel_token_ids[[transformers.LasrTokenizer.get_sentinel_token_ids]]

```python
get_sentinel_token_ids()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/tokenization_lasr.py#L157)

احصل على معرّفات الرموز (Token IDs) لرموز الحارس (sentinel tokens).

#### get_sentinel_tokens[[transformers.LasrTokenizer.get_sentinel_tokens]]

```python
get_sentinel_tokens()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/tokenization_lasr.py#L151)

احصل على قائمة رموز الحارس (رموز extra_id) من additional_special_tokens.

## LasrFeatureExtractor[[transformers.LasrFeatureExtractor]]

#### transformers.LasrFeatureExtractor[[transformers.LasrFeatureExtractor]]

```python
transformers.LasrFeatureExtractor(feature_size = 128, sampling_rate = 16000, hop_length = 160, n_fft = 512, win_length = 400, padding_value = 0.0, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/feature_extraction_lasr.py#L70)

**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.

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

ينشئ مستخرج ميزات LASR.

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.LasrFeatureExtractor.__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/lasr/feature_extraction_lasr.py#L142)

**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 Parakeet، يجب دائمًا تمرير `attention_mask` عند الاستدلال على دفعات (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.

## LasrProcessor[[transformers.LasrProcessor]]

#### transformers.LasrProcessor[[transformers.LasrProcessor]]

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/processing_lasr.py#L48)

**المعاملات:**

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

tokenizer (`tokenizer_class`) : مُجزِّئ النص (tokenizer) هو مدخل إلزامي.

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

يوفر [LasrProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lasr#transformers.LasrProcessor) جميع وظائف `feature_extractor_class` و`tokenizer_class`. راجع `~feature_extractor_class` و`~tokenizer_class` لمزيد من المعلومات.

#### __call__[[transformers.LasrProcessor.__call__]]

```python
__call__(audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor']], text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, sampling_rate: int | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.lasr.processing_lasr.LasrProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/processing_lasr.py#L54)

**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.

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.

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.

#### batch_decode[[transformers.LasrProcessor.batch_decode]]

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L1948)

تُمرّر هذه الطريقة جميع معاملاتها إلى [batch_decode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.batch_decode) الخاصة بـ PreTrainedTokenizer. يُرجى الرجوع إلى سلسلة التوثيق (docstring) لهذه الطريقة لمزيد من المعلومات.

#### فك الترميز[[transformers.LasrProcessor.decode]]

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

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L1957)

تُمرّر هذه الطريقة جميع معاملاتها إلى [decode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.decode) الخاصة بـ PreTrainedTokenizer. يُرجى الرجوع إلى سلسلة التوثيق (docstring) لهذه الطريقة لمزيد من المعلومات.

## LasrEncoderConfig[[transformers.LasrEncoderConfig]]

#### transformers.LasrEncoderConfig[[transformers.LasrEncoderConfig]]

```python
transformers.LasrEncoderConfig(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, is_encoder_decoder: bool = False, 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, hidden_size: int = 512, num_hidden_layers: int = 17, num_attention_heads: int = 8, intermediate_size: int = 2048, hidden_act: str = 'silu', attention_bias: bool = False, convolution_bias: bool = False, conv_kernel_size: int = 32, subsampling_conv_channels: int = 256, num_mel_bins: int = 128, subsampling_conv_kernel_size: int = 5, subsampling_conv_stride: int = 2, dropout: float | int = 0.1, dropout_positions: float | int = 0.0, layerdrop: float | int = 0.1, activation_dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.1, max_position_embeddings: int = 10000, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-06, feed_forward_residual_weights: list[float] | tuple[float, ...] = (1.5, 0.5), conv_residual_weights: list[float] | tuple[float, ...] = (2.0, 1.0), batch_norm_momentum: float = 0.01, rope_parameters: dict | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/configuration_lasr.py#L29)

**المعاملات:**

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `512`) : بُعد التمثيلات المخفية.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `17`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

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

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2048`) : بُعد تمثيلات MLP.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

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

convolution_bias (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام الانحياز في الالتفافات داخل وحدة الالتفاف الخاصة بـ conformer.

conv_kernel_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 32) : حجم النواة لطبقات الالتفاف في كتلة Conformer.

subsampling_conv_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 256) : عدد القنوات في طبقات الالتفاف الفرعية.

num_mel_bins (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128`) : عدد ميزات ميل المستخدمة لكل إطار إدخال. يجب أن يتوافق مع القيمة المستخدمة في فئة `AutoFeatureExtractor`.

subsampling_conv_kernel_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 5) : حجم النواة لطبقات الالتفاف الفرعية.

subsampling_conv_stride (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 2) : خطوة طبقات الالتفاف الفرعية.

dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.1`) : النسبة لجميع طبقات dropout.

dropout_positions (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : نسبة الإسقاط (dropout) للمواقع في تسلسل الإدخال.

layerdrop (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.1`) : احتمال LayerDrop. راجع [ورقة LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556) لمزيد من التفاصيل.

activation_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، الافتراضي هو `0.1`) : نسبة dropout للتفعيلات داخل الطبقة المتصلة بالكامل.

attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.1`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `10000`) : الحد الأقصى لطول التسلسل الذي قد يُستخدم به هذا النموذج على الإطلاق.

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

layer_norm_eps (`float`, *اختياري*, الافتراضي هو `1e-06`) : قيمة إيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.

feed_forward_residual_weights (`tuple[float, float]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[1.5, 0.5]`) : أوزان المتبقي لطبقات التقدّم الأمامي.

conv_residual_weights (`tuple[float, float]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[2.0, 1.0]`) : أوزان المتبقي لطبقات الالتفاف.

batch_norm_momentum (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.01) : الزخم لطبقات تطبيع الدفعة

rope_parameters (`dict`, *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة لتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، ومعاملات اختيارية تُستخدم للتصعيد في حال رغبتك في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج LasrModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Lasr وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/medasr](https://huggingface.co/google/medasr)

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 LasrEncoderModel, LasrEncoderConfig

>>> # Initializing a `LasrEncoder` configuration
>>> configuration = LasrEncoderConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = LasrEncoderModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

تستند فئة التهيئة هذه إلى معمارية LasrEncoder من Google Health AI. يمكنك العثور على مزيد من التفاصيل والنماذج المُدرَّبة مسبقًا في [google/medasr](https://huggingface.co/google/medasr).

## LasrCTCConfig[[transformers.LasrCTCConfig]]

#### transformers.LasrCTCConfig[[transformers.LasrCTCConfig]]

```python
transformers.LasrCTCConfig(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, is_encoder_decoder: bool = False, 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, vocab_size: int = 512, ctc_loss_reduction: str = 'mean', ctc_zero_infinity: bool = True, encoder_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, pad_token_id: int = 0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/configuration_lasr.py#L103)

**المعاملات:**

vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `512`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

ctc_loss_reduction (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"mean"`) : يحدد عملية الاختزال (reduction) التي تُطبَّق على مخرجات `torch.nn.CTCLoss`. لا ينطبق إلا عند تدريب نسخة من [LasrForCTC](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lasr#transformers.LasrForCTC).

ctc_zero_infinity (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تصفير الخسائر اللانهائية والتدرجات المرتبطة بها لـ `torch.nn.CTCLoss`. تحدث الخسائر اللانهائية بشكل رئيسي عندما تكون المدخلات قصيرة جدًا بحيث لا يمكن محاذاتها مع الأهداف. يكون ذا صلة فقط عند تدريب نسخة من [LasrForCTC](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lasr#transformers.LasrForCTC).

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

pad_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج LasrModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Lasr وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/medasr](https://huggingface.co/google/medasr)

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 LasrForCTC, LasrCTCConfig
>>> # Initializing a Lasr configuration
>>> configuration = LasrCTCConfig()
>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = LasrForCTC(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

تستند فئة التهيئة هذه إلى معمارية Lasr CTC من Google Health AI. يمكنك العثور على مزيد من التفاصيل والنماذج المُدرَّبة مسبقًا في [google/medasr](https://huggingface.co/google/medasr).

## LasrEncoder[[transformers.LasrEncoder]]

#### transformers.LasrEncoder[[transformers.LasrEncoder]]

```python
transformers.LasrEncoder(config: LasrEncoderConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/modeling_lasr.py#L465)

**المعاملات:**

config ([LasrEncoderConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lasr#transformers.LasrEncoderConfig)) : 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 LasrEncoder، المبني على معمارية Conformer](https://arxiv.org/abs/2005.08100).

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.LasrEncoder.forward]]

```python
forward(input_features: Tensor, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_attention_mask: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/modeling_lasr.py#L486)

**المعاملات:**

input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`) : المصفوفات المقابلة لميزات الصوت المدخلة. يمكن الحصول على ميزات الصوت باستخدام `feature_extractor_class`. راجع `feature_extractor_class.__call__` للتفاصيل (`processor_class` يستخدم `feature_extractor_class` لمعالجة الأصوات).

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

output_attention_mask (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إرجاع قناع الانتباه الناتج.

**يعيد:** `LasrEncoderModelOutput` أو `tuple(torch.Tensor)`

`LasrEncoderModelOutput` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتمادًا على الإعداد (`None`) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [LasrEncoder](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lasr#transformers.LasrEncoder) 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.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

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

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **attention_mask** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) -- قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو بعد ضغط التسلسل. يُعاد لأن طول التسلسل قد يختلف عن طول التسلسل المدخل. قيم القناع المختارة في `[0, 1]`:

  - 1 للرموز التي **لم تُقنَّع**،
  - 0 للرموز التي تم **إخفاؤها**.

مثال:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, LasrEncoder
>>> from datasets import load_dataset, Audio

>>> model_id = "google/medasr"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
>>> encoder = ParakeetEncoder.from_pretrained(model_id)

>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
>>> ds = ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=processor.feature_extractor.sampling_rate))

>>> inputs = processor(ds[0]["audio"]["array"])
>>> encoder_outputs = encoder(**inputs)

>>> print(encoder_outputs.last_hidden_state.shape)
```

## LasrForCTC[[transformers.LasrForCTC]]

#### transformers.LasrForCTC[[transformers.LasrForCTC]]

```python
transformers.LasrForCTC(config: LasrCTCConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/modeling_lasr.py#L601)

**المعاملات:**

config ([LasrCTCConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lasr#transformers.LasrCTCConfig)) : 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.

مشفر Lasr مع رأس تصنيف زمني اتصال (CTC).

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.LasrForCTC.forward]]

```python
forward(input_features: Tensor, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/modeling_lasr.py#L612)

**المعاملات:**

input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`) : المصفوفات المقابلة لميزات الصوت المدخلة. يمكن الحصول على ميزات الصوت باستخدام `feature_extractor_class`. راجع `feature_extractor_class.__call__` للتفاصيل (`processor_class` يستخدم `feature_extractor_class` لمعالجة الأصوات).

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

labels (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو -100 (انظر إلى docstring الخاص بـ `input_ids`). تُتجاهل الرموز التي تكون فهارسها `-100` (مقنّعة)، وتُحسب الخسارة فقط للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`.

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

[CausalLMOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد (`None`) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [LasrForCTC](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lasr#transformers.LasrForCTC) 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 توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

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

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, LasrForCTC
>>> from datasets import load_dataset, Audio

>>> model_id = "nvidia/lasr-ctc-1.1b"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
>>> model = LasrForCTC.from_pretrained(model_id)

>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
>>> ds = ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=processor.feature_extractor.sampling_rate))

>>> inputs = processor(ds[0]["audio"]["array"], text=ds[0]["text"])
>>> outputs = model(**inputs)

>>> print(outputs.loss)
```

#### generate[[transformers.LasrForCTC.generate]]

```python
generate(input_features: Tensor, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, return_dict_in_generate: bool = False, compile_config: transformers.generation.configuration_utils.CompileConfig | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lasr/modeling_lasr.py#L672)

مثال:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, LasrForCTC
>>> from datasets import load_dataset, Audio

>>> model_id = "google/medasr"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
>>> model = LasrForCTC.from_pretrained(model_id)

>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
>>> ds = ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=processor.feature_extractor.sampling_rate))

>>> inputs = processor(ds[0]["audio"]["array"], text=ds[0]["text"])
>>> predicted_ids = model.generate(**inputs)
>>> transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)

>>> print(transcription)
```