# HuBERT

[HuBERT](https://huggingface.co/papers/2106.07447) é um modelo de fala auto-supervisionado que agrupa rótulos-alvo alinhados para uma perda de predição semelhante à do BERT e aplica a perda de predição apenas sobre as regiões mascaradas, forçando o modelo a aprender tanto modelagem acústica quanto modelagem de linguagem sobre entradas contínuas. Ele aborda os desafios de múltiplas unidades sonoras por fala, ausência de léxico durante o pré-treinamento e unidades sonoras de comprimento variável sem segmentação explícita.

Você pode encontrar todos os checkpoints originais do HuBERT na coleção [HuBERT](https://huggingface.co/collections/facebook/hubert-651fca95d57549832161e6b6).

> [!TIP]
> Este modelo foi contribuído por [patrickvonplaten](https://huggingface.co/patrickvonplaten).
>
> Clique nos modelos HuBERT na barra lateral à direita para ver mais exemplos de como aplicar o HuBERT a diferentes tarefas de áudio.

O exemplo abaixo demonstra como transcrever automaticamente fala em texto com [Pipeline](/docs/transformers/main/pt/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) ou a classe [AutoModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoModel).

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="automatic-speech-recognition",
    model="facebook/hubert-large-ls960-ft",
    device=0
)

pipeline("https://huggingface.co/datasets/Narsil/asr_dummy/resolve/main/1.flac")
```

```python
import torch
from datasets import load_dataset

from transformers import AutoModelForCTC, AutoProcessor

dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation").sort("id")
sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate

processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/hubert-base-ls960")
model = AutoModelForCTC.from_pretrained("facebook/hubert-base-ls960", device_map="auto", attn_implementation="sdpa")

inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)

transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
print(transcription[0])
```

## Quantização

A quantização reduz a carga de memória de modelos grandes ao representar os pesos em uma precisão menor. Consulte a visão geral de [Quantização](../quantization/overview) para mais backends de quantização disponíveis.

O exemplo abaixo usa [bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes) para quantizar os pesos em 4 bits.

```python
import torch
from datasets import load_dataset

from transformers import AutoModelForCTC, AutoProcessor, BitsAndBytesConfig

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_8bit=True,
    llm_int8_threshold=6.0
)

dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation").sort("id")
sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate

processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/hubert-base-ls960")
model = AutoModelForCTC.from_pretrained("facebook/hubert-base-ls960", quantization_config=bnb_config, device_map="auto", attn_implementation="sdpa")

inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)

transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
print(transcription[0])
```

## Observações

- Os modelos HuBERT esperam uma entrada de áudio bruto como um array float unidimensional amostrado a 16 kHz.

## HubertConfig[[transformers.HubertConfig]]

#### transformers.HubertConfig[[transformers.HubertConfig]]

```python
transformers.HubertConfig(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 = 32, hidden_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, intermediate_size: int = 3072, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout: float | int = 0.1, activation_dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.1, feat_proj_layer_norm: bool = True, feat_proj_dropout: float | int = 0.0, final_dropout: float | int = 0.1, layerdrop: float | int = 0.1, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-05, feat_extract_norm: str = 'group', feat_extract_activation: str = 'gelu', conv_dim: list[int] | tuple[int, ...] = (512, 512, 512, 512, 512, 512, 512), conv_stride: list[int] | tuple[int, ...] = (5, 2, 2, 2, 2, 2, 2), conv_kernel: list[int] | tuple[int, ...] = (10, 3, 3, 3, 3, 2, 2), conv_bias: bool = False, num_conv_pos_embeddings: int = 128, num_conv_pos_embedding_groups: int = 16, conv_pos_batch_norm: bool = False, do_stable_layer_norm: bool = False, apply_spec_augment: bool = True, mask_time_prob: float | int = 0.05, mask_time_length: int = 10, mask_time_min_masks: int = 2, mask_feature_prob: float | int = 0.0, mask_feature_length: int = 10, mask_feature_min_masks: int = 0, ctc_loss_reduction: str = 'sum', ctc_zero_infinity: bool = False, use_weighted_layer_sum: bool = False, classifier_proj_size: int = 256, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hubert/configuration_hubert.py#L27)

**Parâmetros:**

vocab_size (`int`, *opcional*, padrão `32`) : Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opcional*, padrão `768`) : Dimensão das representações ocultas.

num_hidden_layers (`int`, *opcional*, padrão `12`) : Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opcional*, padrão `12`) : Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.

intermediate_size (`int`, *opcional*, padrão `3072`) : Dimensão das representações do MLP.

hidden_act (`str`, *opcional*, padrão `gelu`) : A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

hidden_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, padrão `0.1`) : A probabilidade de dropout para todas as camadas totalmente conectadas nos embeddings, encoder e pooler.

activation_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, padrão `0.1`) : A taxa de dropout para as ativações dentro da camada totalmente conectada.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, padrão `0.1`) : A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.

feat_proj_layer_norm (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Se deve aplicar LayerNorm à saída do codificador de recursos.

feat_proj_dropout (`float`, *opcional*, padrão 0.0) : A probabilidade de dropout para a saída do codificador de recursos.

final_dropout (`float`, *opcional*, padrão 0.1) : A probabilidade de dropout para a camada de projeção final de [Wav2Vec2ForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForCTC).

layerdrop (`Union[float, int]`, *opcional*, padrão `0.1`) : A probabilidade de LayerDrop. Consulte o [artigo do LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556) para mais detalhes.

initializer_range (`float`, *opcional*, padrão `0.02`) : O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.

layer_norm_eps (`float`, *opcional*, padrão `1e-05`) : O epsilon usado pelas camadas de normalização de camada.

feat_extract_norm (`str`, *opcional*, padrão `"group"`) : A normalização a ser aplicada às camadas de convolução 1D no codificador de recursos. Pode ser `"group"` para normalização de grupo apenas na primeira camada de convolução 1D ou `"layer"` para normalização de camada em todas as camadas de convolução 1D.

feat_extract_activation (`str, `optional`, defaults to `"gelu"`) : The non-linear activation function (function or string) in the 1D convolutional layers of the feature extractor. If string, `"gelu"`, `"relu"`, `"selu"` and `"gelu_new"` are supported.

conv_dim (`tuple[int]`, *opcional*, padrão `(512, 512, 512, 512, 512, 512, 512)`) : Uma tupla de inteiros que define o número de canais de entrada e saída de cada camada convolucional 1D no codificador de recursos. O comprimento de *conv_dim* define o número de camadas convolucionais 1D.

conv_stride (`tuple[int]`, *opcional*, padrão `(5, 2, 2, 2, 2, 2, 2)`) : Uma tupla de inteiros que define o stride de cada camada convolucional 1D no codificador de recursos. O comprimento de *conv_stride* define o número de camadas convolucionais e deve corresponder ao comprimento de *conv_dim*.

conv_kernel (`tuple[int]`, *opcional*, padrão `(10, 3, 3, 3, 3, 3, 3)`) : Uma tupla de inteiros que define o tamanho do kernel de cada camada convolucional 1D no codificador de recursos. O comprimento de *conv_kernel* define o número de camadas convolucionais e deve corresponder ao comprimento de *conv_dim*.

conv_bias (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se as camadas de convolução 1D possuem viés.

num_conv_pos_embeddings (`int`, *opcional*, padrão 128) : Número de embeddings posicionais convolucionais. Define o tamanho do kernel da camada de embeddings posicionais convolucionais 1D.

num_conv_pos_embedding_groups (`int`, *opcional*, padrão 16) : Número de grupos da camada de embeddings posicionais de convolução 1D.

conv_pos_batch_norm (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se deve usar batch norm em vez de weight norm em conv_pos

do_stable_layer_norm (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se deve aplicar a arquitetura de layer norm *estável* do codificador Transformer. `do_stable_layer_norm is True` corresponde à aplicação de layer norm antes da camada de atenção, enquanto `do_stable_layer_norm is False` corresponde à aplicação de layer norm depois da camada de atenção.

apply_spec_augment (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Indica se a ampliação de dados *SpecAugment* deve ser aplicada às saídas do codificador de recursos. Para referência, veja [SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition](https://huggingface.co/papers/1904.08779).

mask_time_prob (`float`, *opcional*, padrão 0.05) : Porcentagem (entre 0 e 1) de todos os vetores de características ao longo do eixo do tempo que serão mascarados. O procedimento de mascaramento gera ''mask_time_prob*len(time_axis)/mask_time_length'' máscaras independentes sobre o eixo. Se o raciocínio for feito a partir da probabilidade de cada vetor de características ser escolhido como o início do intervalo de vetores a ser mascarado, *mask_time_prob* deve ser `prob_vector_start*mask_time_length`. Observe que a sobreposição pode diminuir a porcentagem real de vetores mascarados. Isso é relevante apenas se `apply_spec_augment is True`.

mask_time_length (`int`, *opcional*, padrão 10) : Comprimento da extensão do vetor ao longo do eixo do tempo.

mask_time_min_masks (`int`, *opcional*, padrão 2), : O número mínimo de máscaras de comprimento `mask_feature_length` geradas ao longo do eixo do tempo, em cada passo de tempo, independentemente de `mask_feature_prob`. Relevante apenas se ''mask_time_prob*len(time_axis)/mask_time_length < mask_time_min_masks''

mask_feature_prob (`float`, *opcional*, padrão 0.0) : Porcentagem (entre 0 e 1) de todos os vetores de características ao longo do eixo de características que serão mascarados. O procedimento de mascaramento gera ''mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_time_length'' máscaras independentes sobre o eixo. Se o raciocínio for feito a partir da probabilidade de cada vetor de características ser escolhido como o início do intervalo de vetores a ser mascarado, *mask_feature_prob* deve ser `prob_vector_start*mask_feature_length`. Observe que a sobreposição pode diminuir a porcentagem real de vetores mascarados. Isso é relevante apenas se `apply_spec_augment is True`.

mask_feature_prob (`Union[float, int]`, *opcional*, padrão `0.0`) : Porcentagem (entre 0 e 1) de todos os vetores de características ao longo do eixo de características que serão mascarados. O procedimento de mascaramento gera `mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_time_length` máscaras independentes sobre o eixo. Se o raciocínio for feito a partir da probabilidade de cada vetor de características ser escolhido como o início do intervalo de vetores a ser mascarado, *mask_feature_prob* deve ser `prob_vector_start*mask_feature_length`. Observe que a sobreposição pode diminuir a porcentagem real de vetores mascarados. Isso é relevante apenas se `apply_spec_augment` for `True`.

mask_feature_length (`int`, *opcional*, padrão 10) : Comprimento da extensão do vetor ao longo do eixo de recursos.

mask_feature_min_masks (`int`, *opcional*, padrão 0), : O número mínimo de máscaras de comprimento `mask_feature_length` geradas ao longo do eixo de recursos, a cada passo de tempo, independentemente de `mask_feature_prob`. Relevante apenas se ''mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_feature_length < mask_feature_min_masks''

ctc_loss_reduction (`str`, *opcional*, padrão `"sum"`) : Especifica a redução a ser aplicada à saída de `torch.nn.CTCLoss`. Relevante apenas ao treinar uma instância de [HubertForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertForCTC).

ctc_loss_reduction (`str`, *opcional*, padrão `sum`) : Especifica a redução a ser aplicada à saída de `torch.nn.CTCLoss`. Relevante apenas durante o treinamento.

ctc_zero_infinity (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se deve zerar perdas infinitas e os gradientes associados de `torch.nn.CTCLoss`. Perdas infinitas ocorrem principalmente quando as entradas são curtas demais para serem alinhadas aos alvos. Relevante apenas ao treinar uma instância de [HubertForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertForCTC).

use_weighted_layer_sum (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se deve usar uma média ponderada das saídas das camadas com pesos aprendidos. Relevante apenas ao usar uma instância de [HubertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertForSequenceClassification).

classifier_proj_size (`int`, *opcional*, padrão 256) : Dimensionalidade da projeção antes do token mean-pooling para classificação.

pad_token_id (`int`, *opcional*, padrão `0`) : ID do token usado para preenchimento no vocabulário.

bos_token_id (`int`, *opcional*, padrão `1`) : ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*, padrão `2`) : ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um HubertModel. Ela é usada para instanciar um modelo Hubert de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os valores padrão resultará em uma configuração semelhante à do [facebook/hubert-base-ls960](https://huggingface.co/facebook/hubert-base-ls960)

Os objetos de configuração herdam de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Leia a documentação de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para mais informações.

Exemplo:

```python
>>> from transformers import HubertModel, HubertConfig

>>> # Initializing a Hubert facebook/hubert-base-ls960 style configuration
>>> configuration = HubertConfig()

>>> # Initializing a model from the facebook/hubert-base-ls960 style configuration
>>> model = HubertModel(configuration)

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

## HubertModel[[transformers.HubertModel]]

#### transformers.HubertModel[[transformers.HubertModel]]

```python
transformers.HubertModel(config: HubertConfig)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hubert/modeling_hubert.py#L758)

**Parâmetros:**

config ([HubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

O modelo Hubert básico que gera estados ocultos brutos, sem nenhum cabeçalho específico no topo.

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.HubertModel.forward]]

```python
forward(input_values: typing.Optional[torch.Tensor], attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mask_time_indices: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hubert/modeling_hubert.py#L823)

**Parâmetros:**

input_values (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Valores em ponto flutuante da forma de onda bruta de fala de entrada. Os valores podem ser obtidos carregando um arquivo de áudio `.flac` ou `.wav` em um array do tipo `list[float]`, um `numpy.ndarray` ou um `torch.Tensor`, *por exemplo*, por meio da biblioteca torchcodec (`pip install torchcodec`) ou da biblioteca soundfile (`pip install soundfile`). Para preparar o array para `input_values`, o [AutoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) deve ser usado para padding e conversão em um tensor do tipo `torch.Tensor`. Consulte [Wav2Vec2Processor.__call__()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor.__call__) para mais detalhes.

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**.  [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask)

mask_time_indices (`torch.BoolTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices para mascarar os recursos extraídos para a perda contrastiva. Quando em modo de treinamento, o modelo aprende a prever os recursos extraídos mascarados no espaço *config.proj_codevector_dim*.

output_attentions (`bool`, *opcional*) : Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte `attentions` nos tensores retornados para mais detalhes.

output_hidden_states (`bool`, *opcional*) : Indica se os estados ocultos de todas as camadas devem ser retornados. Consulte `hidden_states` em tensores retornados para mais detalhes.

return_dict (`bool`, *opcional*) : Se deve ou não retornar um [ModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) em vez de uma tupla simples.

**Retorna:** [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Um [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos dependendo da configuração ([HubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertConfig)) e das entradas.

O método forward do [HubertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertModel) substitui o método especial `__call__`.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

Exemplo:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, HubertModel
>>> from datasets import load_dataset

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/hubert-large-ls960-ft")
>>> model = HubertModel.from_pretrained("facebook/hubert-large-ls960-ft")

>>> def map_to_array(example):
...     example["speech"] = example["audio"]["array"]
...     return example

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

>>> input_values = processor(ds["speech"][0], return_tensors="pt").input_values  # Batch size 1
>>> hidden_states = model(input_values).last_hidden_state
```

## HubertForCTC[[transformers.HubertForCTC]]

#### transformers.HubertForCTC[[transformers.HubertForCTC]]

```python
transformers.HubertForCTC(config: HubertConfig, target_lang: str | None = None)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hubert/modeling_hubert.py#L903)

**Parâmetros:**

config ([HubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

target_lang (`str`, *opcional*) : ID do idioma dos pesos do adaptador. Os pesos do adaptador são armazenados no formato adapter..safetensors ou adapter..bin. Relevante apenas ao usar uma instância de [HubertForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertForCTC) com adaptadores. Usa 'eng' por padrão.

Modelo Hubert com uma cabeça de `language modeling` no topo para Connectionist Temporal Classification (CTC).

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.HubertForCTC.forward]]

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

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hubert/modeling_hubert.py#L972)

**Parâmetros:**

input_values (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Valores em ponto flutuante da forma de onda bruta de fala de entrada. Os valores podem ser obtidos carregando um arquivo de áudio `.flac` ou `.wav` em um array do tipo `list[float]`, um `numpy.ndarray` ou um `torch.Tensor`, *por exemplo*, por meio da biblioteca torchcodec (`pip install torchcodec`) ou da biblioteca soundfile (`pip install soundfile`). Para preparar o array para `input_values`, o [AutoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) deve ser usado para padding e conversão em um tensor do tipo `torch.Tensor`. Consulte [Wav2Vec2Processor.__call__()](/docs/transformers/main/pt/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor.__call__) para mais detalhes.

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**.  [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask)

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, target_length)`, *opcional*) : Rótulos para classificação temporal conexionista. Observe que `target_length` deve ser menor ou igual ao comprimento da sequência dos logits de saída. Os índices são selecionados em `[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]`. Todos os rótulos definidos como `-100` são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para rótulos em `[0, ..., config.vocab_size - 1]`.

**Retorna:** [CausalLMOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Um [CausalLMOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos dependendo da configuração ([HubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertConfig)) e das entradas.

O método forward de [HubertForCTC](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertForCTC) sobrescreve o método especial `__call__`.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, retornado quando `labels` é fornecido) -- Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

Exemplo:

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

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation")
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/hubert-base-ls960")
>>> model = HubertForCTC.from_pretrained("facebook/hubert-base-ls960")

>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)

>>> # transcribe speech
>>> transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
>>> transcription[0]
...

>>> inputs["labels"] = processor(text=dataset[0]["text"], return_tensors="pt").input_ids

>>> # compute loss
>>> loss = model(**inputs).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

## HubertForSequenceClassification[[transformers.HubertForSequenceClassification]]

#### transformers.HubertForSequenceClassification[[transformers.HubertForSequenceClassification]]

```python
transformers.HubertForSequenceClassification(config: HubertConfig)
```

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hubert/modeling_hubert.py#L1030)

**Parâmetros:**

config ([HubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo.

Modelo Hubert com uma cabeça de classificação de sequência no topo (uma camada linear sobre a saída agregada) para tarefas como o Keyword Spotting do SUPERB.

Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.).

Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais.

#### forward[[transformers.HubertForSequenceClassification.forward]]

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

[Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/hubert/modeling_hubert.py#L1063)

**Parâmetros:**

input_values (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`) : Valores em ponto flutuante da forma de onda bruta de fala de entrada. Os valores podem ser obtidos carregando um arquivo de áudio `.flac` ou `.wav` em um array do tipo `list[float]`, um `numpy.ndarray` ou um `torch.Tensor`, *por exemplo*, por meio da biblioteca torchcodec (`pip install torchcodec`) ou da biblioteca soundfile (`pip install soundfile`). Para preparar o array para `input_values`, o [AutoProcessor](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) deve ser usado para preenchimento (padding) e conversão em um tensor do tipo `torch.Tensor`. Consulte `HubertProcessor.__call__` para mais detalhes.

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**.  [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask)

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Rótulos para o cálculo da perda de classificação/regressão de sequência. Os índices devem estar em `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Se `config.num_labels == 1`, uma perda de regressão é calculada (perda de erro quadrático médio). Se `config.num_labels > 1`, uma perda de classificação é calculada (entropia cruzada).

**Retorna:** [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Um [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos, dependendo da configuração ([HubertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertConfig)) e das entradas.

O método forward de [HubertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/hubert#transformers.HubertForSequenceClassification) substitui o método especial `__call__`.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, retornado quando `labels` é fornecido) -- Perda de classificação (ou de regressão se config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, config.num_labels)`) -- Pontuações de classificação (ou regressão, se config.num_labels==1) (antes do SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

Exemplo de classificação de rótulo único:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, HubertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/hubert-base-ls960")
>>> model = HubertForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/hubert-base-ls960")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = HubertForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/hubert-base-ls960", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

Exemplo de classificação multirótulo:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, HubertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/hubert-base-ls960")
>>> model = HubertForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/hubert-base-ls960", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = HubertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "facebook/hubert-base-ls960", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```