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自动语音识别

自动语音识别（ASR）将语音信号转换为文本，将一系列音频输入映射到文本输出。 Siri 和 Alexa 这类虚拟助手使用 ASR 模型来帮助用户日常生活，还有许多其他面向用户的有用应用，如会议实时字幕和会议纪要。

本指南将向您展示如何：

1. 在 MInDS-14 数据集上对 Wav2Vec2 进行微调，以将音频转录为文本。
2. 使用微调后的模型进行推断。

本教程中展示的任务受以下模型架构的支持：

Data2VecAudio, Hubert, M-CTC-T, SEW, SEW-D, UniSpeech, UniSpeechSat, Wav2Vec2, Wav2Vec2-BERT, Wav2Vec2-Conformer, WavLM

在开始之前，请确保您已安装所有必要的库：

    pip install transformers datasets evaluate jiwer

我们鼓励您登录自己的 Hugging Face 账户，这样您就可以上传并与社区分享您的模型。 出现提示时，输入您的令牌登录：

    >>> from huggingface_hub import notebook_login

    >>> notebook_login()

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加载 MInDS-14 数据集

首先从🤗 Datasets 库中加载 MInDS-14 数据集的一个较小子集。这将让您有机会先进行实验，确保一切正常，然后再花更多时间在完整数据集上进行训练。

    >>> from datasets import load_dataset, Audio

    >>> minds = load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-US", split="train[:100]")

使用 `~Dataset.train_test_split` 方法将数据集的 `train` 拆分为训练集和测试集：

    >>> minds = minds.train_test_split(test_size=0.2)

然后看看数据集：

    >>> minds
    DatasetDict({
        train: Dataset({
            features: ['path', 'audio', 'transcription', 'english_transcription', 'intent_class', 'lang_id'],
            num_rows: 16
        })
        test: Dataset({
            features: ['path', 'audio', 'transcription', 'english_transcription', 'intent_class', 'lang_id'],
            num_rows: 4
        })
    })

虽然数据集包含 `lang_id` 和 `english_transcription` 等许多有用的信息，但在本指南中， 您将专注于 `audio` 和 `transcription`。使用 `remove_columns` 方法删除其他列：

    >>> minds = minds.remove_columns(["english_transcription", "intent_class", "lang_id"])

再看看示例：

    >>> minds["train"][0]
    {'audio': {'array': array([-0.00024414,  0.        ,  0.        , ...,  0.00024414,
              0.00024414,  0.00024414], dtype=float32),
      'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
      'sampling_rate': 8000},
     'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
     'transcription': "hi I'm trying to use the banking app on my phone and currently my checking and savings account balance is not refreshing"}

有 2 个字段：

- `audio`：由语音信号形成的一维 `array`，用于加载和重新采样音频文件。
- `transcription`：目标文本。

##
预处理

下一步是加载一个 Wav2Vec2 处理器来处理音频信号：

    >>> from transformers import AutoProcessor

    >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base")

MInDS-14 数据集的采样率为 8000kHz（您可以在其数据集卡片中找到此信息）， 这意味着您需要将数据集重新采样为 16000kHz 以使用预训练的 Wav2Vec2 模型：

    >>> minds = minds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16_000))
    >>> minds["train"][0]
    {'audio': {'array': array([-2.38064706e-04, -1.58618059e-04, -5.43987835e-06, ...,
              2.78103951e-04,  2.38446111e-04,  1.18740834e-04], dtype=float32),
      'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
      'sampling_rate': 16000},
     'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~APP_ERROR/602ba9e2963e11ccd901cd4f.wav',
     'transcription': "hi I'm trying to use the banking app on my phone and currently my checking and savings account balance is not refreshing"}

如您在上面的 `transcription` 中所看到的，文本包含大小写字符的混合。 Wav2Vec2 分词器仅训练了大写字符，因此您需要确保文本与分词器的词汇表匹配：

    >>> def uppercase(example):
    ...     return {"transcription": example["transcription"].upper()}

    >>> minds = minds.map(uppercase)

现在创建一个预处理函数，该函数应该：

1. 调用 `audio` 列以加载和重新采样音频文件。
2. 从音频文件中提取 `input_values` 并使用处理器对 `transcription` 列执行 tokenizer 操作。

    >>> def prepare_dataset(batch):
    ...     audio = batch["audio"]
    ...     batch = processor(audio["array"], sampling_rate=audio["sampling_rate"], text=batch["transcription"])
    ...     batch["input_length"] = len(batch["input_values"][0])
    ...     return batch

要在整个数据集上应用预处理函数，可以使用🤗 Datasets 的 `map` 函数。 您可以通过增加 `num_proc` 参数来加速 `map` 的处理进程数量。 使用 `remove_columns` 方法删除不需要的列：

    >>> encoded_minds = minds.map(prepare_dataset, remove_columns=minds.column_names["train"], num_proc=4)

🤗 Transformers 没有用于 ASR 的数据整理器，因此您需要调整 DataCollatorWithPadding 来创建一个示例批次。 它还会动态地将您的文本和标签填充到其批次中最长元素的长度（而不是整个数据集），以使它们具有统一的长度。 虽然可以通过在 `tokenizer` 函数中设置 `padding=True` 来填充文本，但动态填充更有效。

与其他数据整理器不同，这个特定的数据整理器需要对 `input_values` 和 `labels` 应用不同的填充方法：

    >>> import torch

    >>> from dataclasses import dataclass, field
    >>> from typing import Any, Dict, List, Optional, Union

    >>> @dataclass
    ... class DataCollatorCTCWithPadding:
    ...     processor: AutoProcessor
    ...     padding: Union[bool, str] = "longest"

    ...     def __call__(self, features: List[Dict[str, Union[List[int], torch.Tensor]]]) -> Dict[str, torch.Tensor]:
    ...         # split inputs and labels since they have to be of different lengths and need
    ...         # different padding methods
    ...         input_features = [{"input_values": feature["input_values"][0]} for feature in features]
    ...         label_features = [{"input_ids": feature["labels"]} for feature in features]

    ...         batch = self.processor.pad(input_features, padding=self.padding, return_tensors="pt")

    ...         labels_batch = self.processor.pad(labels=label_features, padding=self.padding, return_tensors="pt")

    ...         # replace padding with -100 to ignore loss correctly
    ...         labels = labels_batch["input_ids"].masked_fill(labels_batch.attention_mask.ne(1), -100)

    ...         batch["labels"] = labels

    ...         return batch

现在实例化您的 `DataCollatorForCTCWithPadding`：

    >>> data_collator = DataCollatorCTCWithPadding(processor=processor, padding="longest")

##
评估

在训练过程中包含一个指标通常有助于评估模型的性能。 您可以通过🤗 Evaluate 库快速加载一个评估方法。 对于这个任务，加载 word error rate（WER）指标 （请参阅🤗 Evaluate 快速上手以了解如何加载和计算指标）：

    >>> import evaluate

    >>> wer = evaluate.load("wer")

然后创建一个函数，将您的预测和标签传递给 `compute` 来计算 WER：

    >>> import numpy as np

    >>> def compute_metrics(pred):
    ...     pred_logits = pred.predictions
    ...     pred_ids = np.argmax(pred_logits, axis=-1)

    ...     pred.label_ids[pred.label_ids == -100] = processor.tokenizer.pad_token_id

    ...     pred_str = processor.batch_decode(pred_ids)
    ...     label_str = processor.batch_decode(pred.label_ids, group_tokens=False)

    ...     wer = wer.compute(predictions=pred_str, references=label_str)

    ...     return {"wer": wer}

您的 `compute_metrics` 函数现在已经准备就绪，当您设置好训练时将返回给此函数。

##
训练

Pytorch
Hide Pytorch content

如果您不熟悉使用`Trainer`微调模型，请查看这里的基本教程here！

现在您已经准备好开始训练您的模型了！使用 `AutoModelForCTC` 加载 Wav2Vec2。 使用 `ctc_loss_reduction` 参数指定要应用的减少方式。通常最好使用平均值而不是默认的求和：

    >>> from transformers import AutoModelForCTC, TrainingArguments, Trainer

    >>> model = AutoModelForCTC.from_pretrained(
    ...     "facebook/wav2vec2-base",
    ...     ctc_loss_reduction="mean",
    ...     pad_token_id=processor.tokenizer.pad_token_id,
    )

此时，只剩下 3 个步骤：

1. 在 `TrainingArguments` 中定义您的训练参数。唯一必需的参数是 `output_dir`，用于指定保存模型的位置。 您可以通过设置 `push_to_hub=True` 将此模型推送到 Hub（您需要登录到 Hugging Face 才能上传您的模型）。 在每个 epoch 结束时，`Trainer` 将评估 WER 并保存训练检查点。
2. 将训练参数与模型、数据集、分词器、数据整理器和 `compute_metrics` 函数一起传递给 `Trainer`。
3. 调用 `train()` 来微调您的模型。

    >>> training_args = TrainingArguments(
    ...     output_dir="my_awesome_asr_mind_model",
    ...     per_device_train_batch_size=8,
    ...     gradient_accumulation_steps=2,
    ...     learning_rate=1e-5,
    ...     warmup_steps=500,
    ...     max_steps=2000,
    ...     gradient_checkpointing=True,
    ...     fp16=True,
    ...     group_by_length=True,
    ...     evaluation_strategy="steps",
    ...     per_device_eval_batch_size=8,
    ...     save_steps=1000,
    ...     eval_steps=1000,
    ...     logging_steps=25,
    ...     load_best_model_at_end=True,
    ...     metric_for_best_model="wer",
    ...     greater_is_better=False,
    ...     push_to_hub=True,
    ... )

    >>> trainer = Trainer(
    ...     model=model,
    ...     args=training_args,
    ...     train_dataset=encoded_minds["train"],
    ...     eval_dataset=encoded_minds["test"],
    ...     tokenizer=processor,
    ...     data_collator=data_collator,
    ...     compute_metrics=compute_metrics,
    ... )

    >>> trainer.train()

训练完成后，使用 `push_to_hub()` 方法将您的模型分享到 Hub，方便大家使用您的模型：

    >>> trainer.push_to_hub()

要深入了解如何微调模型进行自动语音识别， 请查看这篇博客文章以了解英语 ASR， 还可以参阅这篇文章以了解多语言 ASR。

##
推断

很好，现在您已经微调了一个模型，您可以用它进行推断了！

加载您想要运行推断的音频文件。请记住，如果需要，将音频文件的采样率重新采样为与模型匹配的采样率！

    >>> from datasets import load_dataset, Audio

    >>> dataset = load_dataset("PolyAI/minds14", "en-US", split="train")
    >>> dataset = dataset.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16000))
    >>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate
    >>> audio_file = dataset[0]["audio"]["path"]

尝试使用微调后的模型进行推断的最简单方法是使用 pipeline()。 使用您的模型实例化一个用于自动语音识别的 `pipeline`，并将您的音频文件传递给它：

    >>> from transformers import pipeline

    >>> transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model="stevhliu/my_awesome_asr_minds_model")
    >>> transcriber(audio_file)
    {'text': 'I WOUD LIKE O SET UP JOINT ACOUNT WTH Y PARTNER'}

转录结果还不错，但可以更好！尝试用更多示例微调您的模型，以获得更好的结果！

如果您愿意，您也可以手动复制 `pipeline` 的结果：

Pytorch
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加载一个处理器来预处理音频文件和转录，并将 `input` 返回为 PyTorch 张量：

    >>> from transformers import AutoProcessor

    >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_asr_mind_model")
    >>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")

将您的输入传递给模型并返回 logits：

    >>> from transformers import AutoModelForCTC

    >>> model = AutoModelForCTC.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_asr_mind_model")
    >>> with torch.no_grad():
    ...     logits = model(**inputs).logits

获取具有最高概率的预测 `input_ids`，并使用处理器将预测的 `input_ids` 解码回文本：

    >>> import torch

    >>> predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
    >>> transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
    >>> transcription
    ['I WOUL LIKE O SET UP JOINT ACOUNT WTH Y PARTNER']