wav2vec2-mbart50-ru

Wav2Vec2-mBART-50-Ru

Wav2Vec2-mBART-50-Ru is a speech-sequence-to-text-sequence model, which can convert an input audio with Russian speech into a text with punctuation, capitalization and so on.

Wav2Vec2-mBART-50-Ru is the SpeechEncoderDecoderModel, which was initialized with Wav2Vec2-Large-Ru-Golos as the encoder and mBART-large-50 as the decoder. After its initialization the model was fine-tuned using the training parts of several annotated speech corpora:

• the 10 hours crowd subset of SberDevices Golos
• the 100 hours farfield subset of SberDevices Golos
• the Russian subset of Common Voice 6.0
• Sova RuDevices
• 15% part of the training subset of Russian Librispeech

CommonVoice 6.0 contains "rich" text annotations with punctuation and capitalization, but other speech corpora includes plain texts only. Therefore, text annotations of these corpora were riched automatically using the Silero text enhancement model.

Usage

When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.

You can use this model by writing your own inference script:

import os
import warnings

import torch
from datasets import load_dataset
from datasets.features import Audio
from transformers import SpeechEncoderDecoderModel, Wav2Vec2Processor

LANG_ID = "ru"
MODEL_ID = "bond005/wav2vec2-mbart50-ru"
SAMPLES = 30

num_processes = max(1, os.cpu_count())

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

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

if test_dataset.features['audio'].sampling_rate != 16_000:
    test_dataset = test_dataset.cast_column(
        'audio',
        Audio(sampling_rate=16_000)
    )

audio_data = [test_dataset[i]['audio']['array'] for i in range(SAMPLES)]

processed = processor(audio_data, sampling_rate=16_000,
                      return_tensors="pt", padding='longest')

with torch.no_grad():
    predicted_ids = model.generate(**processed)

predicted_sentences = processor.batch_decode(
    predicted_ids,
    num_processes=num_processes,
    skip_special_tokens=True
)

with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter("ignore")
    for i, predicted_sentence in enumerate(predicted_sentences):
        print("-" * 100)
        print("Reference: ", test_dataset[i]["sentence"])
        print("Prediction:", predicted_sentence)

----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Я беру маленький кусочек бумажки.
Prediction:  Я беру маленькие кусочек бумажки.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   О потерях пока не сообщается.
Prediction:  А потеря их пока не сообщается.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Ваша воля.
Prediction:  Ваша воля.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Мы высоко ценим ее роль в этом отношении.
Prediction:  Мы высоко ценим ее роль в этом отношении.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Вот это вызывало у нас жуткое отторжение.
Prediction:  Вот это вызвало у нас жуткое отвержение.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Он положил ей букет на книгу.
Prediction:  Он положил ее букет на книгу.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Ну и положу, – обиделась Женя.
Prediction:  – Ну и положи, – обиделась Женя.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Благодарю представителя Австралии за ее заявление.
Prediction:  Благодарю представителя Австралии за ее заявление.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Для меня это не было неожиданностью.
Prediction:  Для меня это не было неожиданностью.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Поздняя ночь.
Prediction:  Поздняя ночь.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Тем не менее нужно вновь вычленить некоторые элементы наших политических установок.
Prediction:  Тем не менее нужно назвать нищие нынешние элементы наших политических устоков.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Мы не можем позволить себе упустить эту возможность.
Prediction:  Мы не можем позволить себе упустить эту возможность.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   В предстоящие месяцы Суд примет решение по ордеру на арест министра обороны Хусейна.
Prediction:  В предстоящие месяцы Суд примет решение по оратору на орифлейм министра иностранных дел Кубы.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Валерия живет в старом панельном доме советских времён.
Prediction:  Валерия живет в старом Баньяном, да не советских временах.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Я вернусь скоро.
Prediction:  Я вернусь скоро...
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Слово предоставляется Его Превосходительству принцу Зайду.
Prediction:  Слово предоставляется Его Превосходительству Пан Ги Муну.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Ну конечно, тебе бы этого хотелось.
Prediction:  Ну, конечно, тебе бы этого хотелось.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Общественные объединения равны перед законом.
Prediction:  Общественные объединения равны перед законом.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Ну, что же, нету этики, эстетики.
Prediction:  Ну что же, не туда зайти? Не туда зайти?
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Сразу же она легла в постель.
Prediction:  Сразу же она легла в постель.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Сейчас я сделаю заявление в своем национальном качестве.
Prediction:  Сейчас я сделаю заявление в своем национальном качестве.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Что там сейчас происходит в Твиттере?
Prediction:  Что там сейчас происходит в Твиттере?
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Ну хорошо, что револьвер был заряжен холостыми.
Prediction:  Ну хорошо, что Револьвер был заряжен холостыми.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   А потом дальше может проходить работа такая.
Prediction:  А потом дальше может проходить работа такая.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Из Microsoft написали что на текущий момент у них нет открытых вакансий.
Prediction:  Из моих красотов написали, что на текущий момент у них нет открытых вакансий.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Мы добились многого, но сейчас не время терять набранную динамику.
Prediction:  Мы добились многого, но сейчас не время терять набранную динамику.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Мы внимательно проанализировали документ и содержащиеся в нем выводы и рекомендации.
Prediction:  Мы внимательно проанализировали документ, содержащийся в нем, выводы рекомендаций.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   А сейчас слово имеет представитель Соединенных Штатов Америки.
Prediction:  А сейчас слово имеет представитель Соединенных Штатов Америки.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   Обстоятельства изменились, и мы должны учитывать это.
Prediction:  Обстоятельно изменились и мы должны учитывать это.
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Reference:   На этом принципе основывается и наша позиция по Фолклендским островам.
Prediction:  На этом принципе основывается и наша позиция по Фолклендским островам.

The Google Colab version of this script is available too.

Evaluation

This model was evaluated on the test subsets of SberDevices Golos, Common Voice 6.0 (Russian part), and Sova RuDevices.

The evaluation script wav2vec2_mbart50_ru_eval is available for checking and reproducibility.

Citation

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

@misc{bondarenko2023-wav2vec2-mbart50-ru,
  title={Wav2Vec2-mBART-50 for speech-to-text in Russian by Ivan Bondarenko},
  author={Bondarenko, Ivan},
  publisher={Hugging Face},
  journal={Hugging Face Hub},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/bond005/wav2vec2-mbart50-ru}},
  year={2023}
}