metadata

language: nl
license: apache-2.0
datasets:
  - common_voice
  - mozilla-foundation/common_voice_6_0
metrics:
  - wer
  - cer
tags:
  - audio
  - automatic-speech-recognition
  - hf-asr-leaderboard
  - mozilla-foundation/common_voice_6_0
  - nl
  - robust-speech-event
  - speech
  - xlsr-fine-tuning-week
model-index:
  - name: XLSR Wav2Vec2 Dutch by Jonatas Grosman
    results:
      - task:
          name: Automatic Speech Recognition
          type: automatic-speech-recognition
        dataset:
          name: Common Voice nl
          type: common_voice
          args: nl
        metrics:
          - name: Test WER
            type: wer
            value: 15.72
          - name: Test CER
            type: cer
            value: 5.35
          - name: Test WER (+LM)
            type: wer
            value: 12.84
          - name: Test CER (+LM)
            type: cer
            value: 4.64
      - task:
          name: Automatic Speech Recognition
          type: automatic-speech-recognition
        dataset:
          name: Robust Speech Event - Dev Data
          type: speech-recognition-community-v2/dev_data
          args: nl
        metrics:
          - name: Dev WER
            type: wer
            value: 35.79
          - name: Dev CER
            type: cer
            value: 17.67
          - name: Dev WER (+LM)
            type: wer
            value: 31.54
          - name: Dev CER (+LM)
            type: cer
            value: 16.37

Fine-tuned XLSR-53 large model for speech recognition in Dutch

Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Dutch using the Common Voice 6.1 and CSS10. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.

This model has been fine-tuned thanks to the GPU credits generously given by the OVHcloud :)

The script used for training can be found here: https://github.com/jonatasgrosman/wav2vec2-sprint

Usage

The model can be used directly (without a language model) as follows...

Using the HuggingSound library:

from huggingsound import SpeechRecognitionModel

model = SpeechRecognitionModel("jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch")
audio_paths = ["/path/to/file.mp3", "/path/to/another_file.wav"]

transcriptions = model.transcribe(audio_paths)

Writing your own inference script:

import torch
import librosa
from datasets import load_dataset
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor

LANG_ID = "nl"
MODEL_ID = "jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch"
SAMPLES = 10

test_dataset = load_dataset("common_voice", LANG_ID, split=f"test[:{SAMPLES}]")

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(MODEL_ID)
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(MODEL_ID)

# Preprocessing the datasets.
# We need to read the audio files as arrays
def speech_file_to_array_fn(batch):
    speech_array, sampling_rate = librosa.load(batch["path"], sr=16_000)
    batch["speech"] = speech_array
    batch["sentence"] = batch["sentence"].upper()
    return batch

test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
inputs = processor(test_dataset["speech"], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)

with torch.no_grad():
    logits = model(inputs.input_values, attention_mask=inputs.attention_mask).logits

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

for i, predicted_sentence in enumerate(predicted_sentences):
    print("-" * 100)
    print("Reference:", test_dataset[i]["sentence"])
    print("Prediction:", predicted_sentence)

Reference	Prediction
DE ABORIGINALS ZIJN DE OORSPRONKELIJKE BEWONERS VAN AUSTRALIË.	DE ABBORIGENALS ZIJN DE OORSPRONKELIJKE BEWONERS VAN AUSTRALIË
MIJN TOETSENBORD ZIT VOL STOF.	MIJN TOETSENBORD ZIT VOL STOF
ZE HAD DE BANK BESCHADIGD MET HAAR SKATEBOARD.	ZE HAD DE BANK BESCHADIGD MET HAAR SCHEETBOORD
WAAR LAAT JIJ JE ONDERHOUD DOEN?	WAAR LAAT JIJ HET ONDERHOUD DOEN
NA HET LEZEN VAN VELE BEOORDELINGEN HAD ZE EINDELIJK HAAR OOG LATEN VALLEN OP EEN LAPTOP MET EEN QWERTY TOETSENBORD.	NA HET LEZEN VAN VELE BEOORDELINGEN HAD ZE EINDELIJK HAAR OOG LATEN VALLEN OP EEN LAPTOP MET EEN QUERTITOETSEMBORD
DE TAMPONS ZIJN OP.	DE TAPONT ZIJN OP
MARIJKE KENT OLIVIER NU AL MEER DAN TWEE JAAR.	MAARRIJKEN KENT OLIEVIER NU AL MEER DAN TWEE JAAR
HET VOEREN VAN BROOD AAN EENDEN IS EIGENLIJK ONGEZOND VOOR DE BEESTEN.	HET VOEREN VAN BEUROT AAN EINDEN IS EIGENLIJK ONGEZOND VOOR DE BEESTEN
PARKET MOET JE STOFZUIGEN, TEGELS MOET JE DWEILEN.	PARKET MOET JE STOF ZUIGEN MAAR TEGELS MOET JE DWEILEN
IN ONZE BUURT KENT IEDEREEN ELKAAR.	IN ONZE BUURT KENT IEDEREEN ELKAAR

Evaluation

To evaluate on mozilla-foundation/common_voice_6_0 with split test

python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch --dataset mozilla-foundation/common_voice_6_0 --config nl --split test

To evaluate on speech-recognition-community-v2/dev_data

python eval.py --model_id jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch --dataset speech-recognition-community-v2/dev_data --config nl --split validation --chunk_length_s 5.0 --stride_length_s 1.0

Citation

If you want to cite this model you can use this:

@misc{grosman2021xlsr53-large-dutch,
  title={Fine-tuned {XLSR}-53 large model for speech recognition in {D}utch},
  author={Grosman, Jonatas},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-dutch}},
  year={2021}
}