Este modelo foi publicado no HF papers em 2020-06-24 e contribuído para o Hugging Face Transformers em 2023-06-20.

XLSR-Wav2Vec2

Visão geral

O modelo XLSR-Wav2Vec2 foi proposto em Unsupervised Cross-Lingual Representation Learning For Speech Recognition por Alexis Conneau, Alexei Baevski, Ronan Collobert, Abdelrahman Mohamed, Michael Auli.

O resumo do artigo é o seguinte:

Este artigo apresenta o XLSR, que aprende representações de fala multilíngues pré-treinando um único modelo a partir da forma de onda bruta da fala em vários idiomas. Baseamo-nos no wav2vec 2.0, que é treinado resolvendo uma tarefa contrastiva sobre representações latentes de fala mascaradas e aprende conjuntamente uma quantização dos latentes compartilhada entre os idiomas. O modelo resultante é ajustado em dados rotulados e os experimentos mostram que o pré-treinamento multilíngue supera significativamente o pré-treinamento monolíngue. No benchmark CommonVoice, o XLSR mostra uma redução de 72% na taxa relativa de erro de fonemas em comparação com os melhores resultados conhecidos. No BABEL, nossa abordagem melhora a taxa de erro de palavras em 16% relativo em comparação com um sistema comparável. Nossa abordagem permite um único modelo de reconhecimento de fala multilíngue que é competitivo com modelos individuais fortes. A análise mostra que as representações discretas latentes de fala são compartilhadas entre os idiomas, com maior compartilhamento para idiomas relacionados. Esperamos catalisar a pesquisa em compreensão de fala de baixo recurso ao liberar o XLSR-53, um grande modelo pré-treinado em 53 idiomas.

O código original pode ser encontrado aqui.

Nota: a Meta (FAIR) lançou uma nova versão do Wav2Vec2-BERT 2.0 - ela foi pré-treinada em 4,5 milhões de horas de áudio. Recomendamos especialmente o seu uso em tarefas de fine-tuning, por exemplo, conforme este guia.

Dicas de uso

• XLSR-Wav2Vec2 é um modelo de fala que aceita um array de float correspondente à forma de onda bruta do sinal de fala.
• O modelo XLSR-Wav2Vec2 foi treinado usando classificação temporal conexionista (CTC), portanto a saída do modelo deve ser decodificada usando Wav2Vec2CTCTokenizer.

A arquitetura do XLSR-Wav2Vec2 é baseada no modelo Wav2Vec2, portanto, é possível consultar a página de documentação do Wav2Vec2.