tommy19970714 / docker-wav2vec2-xlsr-ft-ja

Hyfforddi modelau adnabod lleferydd Cymraeg wav2vec2 a KenLM a'u darparu drwy weinydd gwasanaeth API // Train wav2vec2 and KenLM models for Welsh language speech recognition and/or provide via a simple API server.

Home Page:http://techiaith.cymru/lleferydd/adnabod-lleferydd/

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

docker-wav2vec2-xlsr-ft-cy

(click here to read the README in English)

Hyfforddi Modelau

Mae'r project yma yn darparu amgylchedd Docker sy'n hwyluso hyfforddi neu fireinio modelau acwsteg amlieithog enfawr newydd (wav2vec2) gan Facebook AI ac HuggingFace ar gyfer wireddu adnabod lleferydd Cymraeg. (gweler train/README.md)

Mae'r project hefyd yn cynnwys modd hyfforddi model iaith KenLM Cymraeg er mwyn gwella canlyniadau yn sylweddol.

Defnyddir data gan project Mozilla Common Voice ar gyfer hyfforddi ac i brofi adnabod lleferydd. Defnyddir corpws testun Cymraeg gan project OSCAR i hyfforddi'r model iaith.

Mae defnyddio'r ddau model ar y cyd ar set profi Common Voice Cymraeg, yn rhoi cyfradd gwallau o 15%

Gweinydd Adnabod Lleferydd

Mae'r project yn ogystal yn cynnwys modd i chi fedru darparu eich modelau arlein neu'n lleol drwy API syml, neu i darparu API gyda modelau sydd eisoes wedi eu hyfforddi gan yr Uned Technolegau Iaith ym Mhrifysgol Bangor.

Ewch i server/README.md ar rhagor o wybodaeth.

Gellir gweld enghraifft o'r modelau newydd ar waith o fewn gwefan gwasanaeth Trawsgrifiwr ar-lein (https://trawsgrifiwr.techiaith.cymru/)

Diolchiadau

Diolch i'r cwmniau, sefydliadau ac unigolion canlynol sydd wedi ein helpu i wireddu datrysiad adnabod lleferydd mor effeithiol..

Cyfeiriadau

Alexei Baevski, H. Zhou, Abdel-rahman Mohamed, and Michael Auli 2020. wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations. ArXiv, abs/2006.11477.

Rosana Ardila, Megan Branson, Kelly Davis, Michael Henretty, Michael Kohler, Josh Meyer, Reuben Morais, Lindsay Saunders, Francis M. Tyers, and Gregor Weber 2020. Common Voice: A Massively-Multilingual Speech Corpus. In LREC.

Pedro Javier Ortiz Suárez, Benoît Sagot, and Laurent Romary 2019. Asynchronous pipelines for processing huge corpora on medium to low resource infrastructures. In CMLC-7 (pp. 9 – 16). Leibniz-Institut für Deutsche Sprache.

Cydnabyddiaeth

Os defnyddiwch chi'r adnodd hwn, gofynnwn yn garedig i chi gydnabod a chyfeirio at ein gwaith. Mae cydnabyddiaeth o'r fath yn gymorth i ni sicrhau cyllid yn y dyfodol i greu rhagor o adnoddau defnyddiol i'w rhannu.

@misc{Jones2021,
  author = {Jones, Dewi Bryn},
  title = {Speech recognition for Welsh with fine tuned wav2vec2 XLSR and KenLM language models},
  year = {2021},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/techiaith/docker-wav2vec2-xlsr-ft-cy/releases/tag/21.05}},
  commit = {a3136d8ce2c6e8b4c505b7e11c3e8441ac71656b}
}

About

Hyfforddi modelau adnabod lleferydd Cymraeg wav2vec2 a KenLM a'u darparu drwy weinydd gwasanaeth API // Train wav2vec2 and KenLM models for Welsh language speech recognition and/or provide via a simple API server.

http://techiaith.cymru/lleferydd/adnabod-lleferydd/

License:MIT License


Languages

Language:Python 73.5%Language:JavaScript 19.1%Language:Dockerfile 2.8%Language:HTML 2.6%Language:Makefile 2.0%Language:Shell 0.1%