ko-ctc-kenlm-42maru-only-wiki
Table of Contents
Model Details
- Model Description
- 음향 모델을 위한 N-gram Base의 LM으로 자소별 단어기반으로 만들어졌으며, KenLM으로 학습되었습니다. 해당 모델은 ko-42maru-wav2vec2-conformer-del-1s과 사용하십시오.
- HuggingFace Transformers Style로 불러와 사용할 수 있도록 처리했습니다.
- pyctcdecode lib을 이용해서도 바로 사용가능합니다.
- data는 wiki korean을 사용했습니다.
42maru vocab data에 없는 문장은 전부 제거하여, 오히려 LM으로 Outlier가 발생할 소요를 최소화 시켰습니다.
해당 모델은 음성전사를 자체 커스텀한 42maru 기준의 데이터로 학습된 모델입니다. (숫자와 영어는 한글 표기법을 따름)
- Developed by: TADev (@lIlBrother)
- Language(s): Korean
- License: apache-2.0
How to Get Started With the Model
import librosa
from pyctcdecode import build_ctcdecoder
from transformers import (
AutoConfig,
AutoFeatureExtractor,
AutoModelForCTC,
AutoTokenizer,
Wav2Vec2ProcessorWithLM,
)
from transformers.pipelines import AutomaticSpeechRecognitionPipeline
audio_path = ""
# 모델과 토크나이저, 예측을 위한 각 모듈들을 불러옵니다.
model = AutoModelForCTC.from_pretrained("42MARU/ko-42maru-wav2vec2-conformer-del-1s")
feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("42MARU/ko-42maru-wav2vec2-conformer-del-1s")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("42MARU/ko-42maru-wav2vec2-conformer-del-1s")
processor = Wav2Vec2ProcessorWithLM.from_pretrained("42MARU/ko-ctc-kenlm-42maru-only-wiki")
# 실제 예측을 위한 파이프라인에 정의된 모듈들을 삽입.
asr_pipeline = AutomaticSpeechRecognitionPipeline(
model=model,
tokenizer=processor.tokenizer,
feature_extractor=processor.feature_extractor,
decoder=processor.decoder,
device=-1,
)
# 음성파일을 불러오고 beamsearch 파라미터를 특정하여 예측을 수행합니다.
raw_data, _ = librosa.load(audio_path, sr=16000)
kwargs = {"decoder_kwargs": {"beam_width": 100}}
pred = asr_pipeline(inputs=raw_data, **kwargs)["text"]
# 모델이 자소 분리 유니코드 텍스트로 나오므로, 일반 String으로 변환해줄 필요가 있습니다.
result = unicodedata.normalize("NFC", pred)
print(result)
# 안녕하세요 하나둘셋 테스트입니다.