Introdução  Este é um guia complementar para   (o "guia da Parte 1"). Escrevi o guia da Parte 1 sobre como ajustar o modelo   do Meta AI no espanhol chileno. Supõe-se que você tenha concluído esse guia e gerado seu próprio modelo XLS-R ajustado. Este guia explicará as etapas para executar   em seu modelo XLS-R ajustado por meio de um   . Trabalhar com wav2vec2 Parte 1 - Ajuste fino do XLS-R para reconhecimento automático de fala wav2vec2 XLS-R ("XLS-R") inferência Kaggle Notebook  Pré-requisitos e antes de começar  Para completar o guia, você precisará ter:  Um modelo XLS-R ajustado para o idioma espanhol.  Uma   existente. conta Kaggle  Conhecimento intermediário de Python.  Conhecimento intermediário de trabalho com Kaggle Notebooks.  Conhecimento intermediário de conceitos de ML.  Conhecimento básico dos conceitos de ASR.  Construindo o Caderno de Inferência  Passo 1 - Configurando Seu Ambiente Kaggle  Passo 1.1 - Criando um novo caderno Kaggle  Faça login no Kaggle.  Crie um novo caderno Kaggle.  O nome do notebook pode ser alterado conforme desejado. Este guia usa o nome do notebook   . spanish-asr-inference  Etapa 1.2 – Adicionando os conjuntos de dados de teste  Este guia usa o   como fonte de dados de teste. Assim como o   , o conjunto de dados de falantes peruanos também consiste em dois subconjuntos de dados: 2.918 gravações de falantes peruanos do sexo masculino e 2.529 gravações de falantes peruanos do sexo feminino. conjunto de dados de fala do espanhol peruano conjunto de dados da fala do espanhol chileno  Este conjunto de dados foi carregado no Kaggle como 2 conjuntos de dados distintos:   Gravações de falantes masculinos peruanos   Gravações de falantes peruanas  Adicione esses dois conjuntos de dados ao seu Kaggle Notebook clicando em   . Add Input  Passo 1.3 - Adicionando o modelo ajustado  Você deveria ter salvo seu modelo ajustado na   do guia   como um   . Etapa 4 Trabalhando com wav2vec2 Parte 1 - Ajuste fino do XLS-R para reconhecimento automático de fala modelo Kaggle  Adicione seu modelo ajustado ao seu Kaggle Notebook clicando em   . Add Input  Passo 2 - Construindo o Caderno de Inferência  As 16 subetapas a seguir constroem cada uma das 16 células do caderno de inferência em ordem. Você notará que muitos dos mesmos métodos utilitários do guia da Parte 1 são usados aqui.  Passo 2.1 - CÉLULA 1: Instalando Pacotes  A primeira célula do bloco de notas de inferência instala dependências. Defina a primeira célula como:   ### CELL 1: Install Packages ### !pip install --upgrade torchaudio !pip install jiwer  Etapa 2.2 - CÉLULA 2: Importando Pacotes Python  As importações da segunda célula exigiam pacotes Python. Defina a segunda célula como:   ### CELL 2: Import Python packages ### import re import math import random import pandas as pd import torchaudio from datasets import load_metric from transformers import pipeline  Etapa 2.3 - CÉLULA 3: Carregando Métrica WER  A terceira célula importa a métrica de avaliação HuggingFace WER. Defina a terceira célula como:   ### CELL 3: Load WER metric ### wer_metric = load_metric("wer")  O WER será usado para medir o desempenho do modelo ajustado nos dados de teste.  Passo 2.4 - CÉLULA 4: Configurando Constantes  A quarta célula define constantes que serão usadas em todo o notebook. Defina a quarta célula como:   ### CELL 4: Constants ### # Testing data TEST_DATA_PATH_MALE = "/kaggle/input/google-spanish-speakers-peru-male/" TEST_DATA_PATH_FEMALE = "/kaggle/input/google-spanish-speakers-peru-female/" EXT = ".wav" NUM_LOAD_FROM_EACH_SET = 3 # Special characters SPECIAL_CHARS = r"[\d\,\-\;\!\¡\?\¿\।\'\'\"\–\'\:\/\.\“\”\৷\…\‚\॥\\]" # Sampling rates ORIG_SAMPLING_RATE = 48000 TGT_SAMPLING_RATE = 16000  Etapa 2.5 - CÉLULA 5: Métodos utilitários para leitura de arquivos de índice, limpeza de texto e criação de vocabulário  A quinta célula define métodos utilitários para ler os arquivos de índice do conjunto de dados, bem como para limpar o texto da transcrição e gerar um conjunto aleatório de amostras a partir dos dados de teste. Defina a quinta célula como:   ### CELL 5: Utility methods for reading index files, cleaning text, random indices generator ### def read_index_file_data(path: str, filename: str): data = [] with open(path + filename, "r", encoding = "utf8") as f: lines = f.readlines() for line in lines: file_and_text = line.split("\t") data.append([path + file_and_text[0] + EXT, file_and_text[1].replace("\n", "")]) return data def clean_text(text: str) -> str: cleaned_text = re.sub(SPECIAL_CHARS, "", text) cleaned_text = cleaned_text.lower() return cleaned_text def get_random_samples(dataset: list, num: int) -> list: used = [] samples = [] for i in range(num): a = -1 while a == -1 or a in used: a = math.floor(len(dataset) * random.random()) samples.append(dataset[a]) used.append(a) return samples  O método   lê um arquivo de índice do conjunto de dados   e produz uma lista de listas com nomes de arquivos de áudio e dados de transcrição, por exemplo: read_index_file_data line_index.tsv   [ ["/kaggle/input/google-spanish-speakers-chile-male/clm_08421_01719502739", "Es un viaje de negocios solamente voy por una noche"] ... ]  O método   é usado para retirar cada transcrição de texto dos caracteres especificados pela expressão regular atribuída a   na   . Esses caracteres, inclusive a pontuação, podem ser eliminados, pois não fornecem nenhum valor semântico ao treinar o modelo para aprender mapeamentos entre recursos de áudio e transcrições de texto. clean_text SPECIAL_CHARS Etapa 2.4  O método   retorna um conjunto de amostras de teste aleatórias com a quantidade definida pela constante   na   . get_random_samples NUM_LOAD_FROM_EACH_SET Etapa 2.4  Etapa 2.6 - CÉLULA 6: Métodos Utilitários para Carregar e Reamostrar Dados de Áudio  A sexta célula define métodos utilitários usando   para carregar e reamostrar dados de áudio. Defina a sexta célula como: torchaudio   ### CELL 7: Utility methods for loading and resampling audio data ### def read_audio_data(file): speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(file, normalize = True) return speech_array, sampling_rate def resample(waveform): transform = torchaudio.transforms.Resample(ORIG_SAMPLING_RATE, TGT_SAMPLING_RATE) waveform = transform(waveform) return waveform[0]  O método   carrega um arquivo de áudio especificado e retorna uma matriz multidimensional   dos dados de áudio junto com a taxa de amostragem do áudio. Todos os arquivos de áudio nos dados de treinamento têm uma taxa de amostragem de   Hz. Esta taxa de amostragem "original" é capturada pela constante   na   . read_audio_data torch.Tensor 48000 ORIG_SAMPLING_RATE Etapa 2.4  O método   é usado para reduzir a resolução de dados de áudio de uma taxa de amostragem de   para a taxa de amostragem alvo de   . resample 48000 16000  Etapa 2.7 - CÉLULA 7: Lendo Dados de Teste  A sétima célula lê os arquivos de índice de dados de teste para as gravações de falantes do sexo masculino e as gravações de falantes do sexo feminino usando o método   definido na   . Defina a sétima célula como: read_index_file_data Etapa 2.5   ### CELL 7: Read test data ### test_data_male = read_index_file_data(TEST_DATA_PATH_MALE, "line_index.tsv") test_data_female = read_index_file_data(TEST_DATA_PATH_FEMALE, "line_index.tsv")  Etapa 2.8 - CÉLULA 8: Gerando Listas de Amostras de Teste Aleatórias  A oitava célula gera conjuntos de amostras de teste aleatórias usando o método   definido na   . Defina a oitava célula como: get_random_samples Etapa 2.5   ### CELL 8: Generate lists of random test samples ### random_test_samples_male = get_random_samples(test_data_male, NUM_LOAD_FROM_EACH_SET) random_test_samples_female = get_random_samples(test_data_female, NUM_LOAD_FROM_EACH_SET)  Etapa 2.9 - CÉLULA 9: Combinando Dados de Teste  A nona célula combina as amostras de teste masculinas e as amostras de teste femininas em uma única lista. Defina a nona célula como:   ### CELL 9: Combine test data ### all_test_samples = random_test_samples_male + random_test_samples_female  Etapa 2.10 - CÉLULA 10: Teste de Transcrição de Limpeza  A décima célula itera sobre cada amostra de dados de teste e limpa o texto de transcrição associado usando o método   definido na   . Defina a décima célula como: clean_text Etapa 2.5   ### CELL 10: Clean text transcriptions ### for index in range(len(all_test_samples)): all_test_samples[index][1] = clean_text(all_test_samples[index][1])  Passo 2.11 - CÉLULA 11: Carregando Dados de Áudio  A décima primeira célula carrega cada arquivo de áudio especificado na lista   . Defina a décima primeira célula como: all_test_samples   ### CELL 11: Load audio data ### all_test_data = [] for index in range(len(all_test_samples)): speech_array, sampling_rate = read_audio_data(all_test_samples[index][0]) all_test_data.append({ "raw": speech_array, "sampling_rate": sampling_rate, "target_text": all_test_samples[index][1] })  Os dados de áudio são retornados como   e armazenados em   como uma lista de dicionários. Cada dicionário contém os dados de áudio de uma amostra específica, a taxa de amostragem e a transcrição do texto do áudio. torch.Tensor all_test_data  Etapa 2.12 - CÉLULA 12: Reamostragem de dados de áudio  A décima segunda célula reamostra os dados de áudio para a taxa de amostragem alvo de   . Defina a décima segunda célula como: 16000   ### CELL 12: Resample audio data and cast to NumPy arrays ### all_test_data = [{"raw": resample(sample["raw"]).numpy(), "sampling_rate": TGT_SAMPLING_RATE, "target_text": sample["target_text"]} for sample in all_test_data]  Etapa 2.13 - CÉLULA 13: Inicializando a Instância do Pipeline de Reconhecimento Automático de Fala  A décima terceira célula inicializa uma instância da classe   da biblioteca   HuggingFace. Defina a décima terceira célula como: pipeline transformer   ### CELL 13: Initialize instance of Automatic Speech Recognition Pipeline ### transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model = "YOUR_FINETUNED_MODEL_PATH")  O parâmetro   deve ser definido como o caminho para   modelo ajustado adicionado ao Kaggle Notebook na   , por exemplo: model o seu Etapa 1.3   transcriber = pipeline("automatic-speech-recognition", model = "/kaggle/input/xls-r-300m-chilean-spanish/transformers/hardy-pine/1")  Etapa 2.14 - CÉLULA 14: Gerando Previsões  A décima quarta célula chama o   inicializado na etapa anterior nos dados de teste para gerar previsões de texto. Defina a décima quarta célula como: transcriber   ### CELL 14: Generate transcriptions ### transcriptions = transcriber(all_test_data)  Etapa 2.15 - CÉLULA 15: Cálculo de Métricas WER  A décima quinta célula calcula as pontuações WER para cada previsão, bem como uma pontuação WER geral para todas as previsões. Defina a décima quinta célula como:   ### CELL 15: Calculate WER metrics ### predictions = [transcription["text"] for transcription in transcriptions] references = [transcription["target_text"][0] for transcription in transcriptions] wers = [] for p in range(len(predictions)): wer = wer_metric.compute(predictions = [predictions[p]], references = [references[p]]) wers.append(wer) zipped = list(zip(predictions, references, wers)) df = pd.DataFrame(zipped, columns=["Prediction", "Reference", "WER"]) wer = wer_metric.compute(predictions = predictions, references = references)  Etapa 2.16 - CÉLULA 16: Imprimindo Métricas WER  A décima sexta e última célula simplesmente imprime os cálculos do WER da etapa anterior. Defina a décima sexta célula como:   ### CELL 16: Output WER metrics ### pd.set_option("display.max_colwidth", None) print(f"Overall WER: {wer}") print(df)  Análise WER  Como o notebook gera previsões em amostras aleatórias de dados de teste, a saída variará cada vez que o notebook for executado. A seguinte saída foi gerada em uma execução do notebook com   definido como   para um total de 6 amostras de teste: NUM_LOAD_FROM_EACH_SET 3   Overall WER: 0.013888888888888888 Prediction \ 0 quiero que me reserves el mejor asiento del teatro 1 el llano en llamas es un clásico de juan rulfo 2 el cuadro de los alcatraces es una de las pinturas más famosas de diego rivera 3 hay tres cafés que están abiertos hasta las once de la noche 4 quiero que me recomiendes una dieta pero donde uno pueda comer algo no puras verduras 5 cuántos albergues se abrieron después del terremoto del diecinueve de setiembre Reference \ 0 quiero que me reserves el mejor asiento del teatro 1 el llano en llamas es un clásico de juan rulfo 2 el cuadro de los alcatraces es una de las pinturas más famosas de diego rivera 3 hay tres cafés que están abiertos hasta las once de la noche 4 quiero que me recomiendes una dieta pero donde uno pueda comer algo no puras verduras 5 cuántos albergues se abrieron después del terremoto del diecinueve de septiembre WER 0 0.000000 1 0.000000 2 0.000000 3 0.000000 4 0.000000 5 0.090909  Como pode ser visto, o modelo fez um excelente trabalho! Cometeu apenas um erro com a sexta amostra (índice   ), escrevendo incorretamente a palavra   como   . É claro que executar o notebook novamente com amostras de teste diferentes e, mais importante, com um número maior de amostras de teste, produzirá resultados diferentes e mais informativos. No entanto, estes dados limitados sugerem que o modelo pode ter um bom desempenho em diferentes dialetos do espanhol – ou seja, foi treinado em espanhol chileno, mas parece ter um bom desempenho em espanhol peruano. 5 septiembre setiembre  Conclusão  Se você está apenas aprendendo como trabalhar com modelos wav2vec2, espero que o guia   e este guia tenham sido úteis para você. Conforme mencionado, o modelo ajustado gerado pelo guia da Parte 1 não é exatamente o que há de mais moderno, mas ainda assim deve ser útil para muitas aplicações. Feliz edifício! Trabalhando com wav2vec2 Parte 1 - Ajuste fino do XLS-R para reconhecimento automático de fala

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