asr_mlsuperb2_mms_finetune_baseline

Usage

import librosa
from espnet2.bin.asr_inference import Speech2Text

speech2text = Speech2Text.from_pretrained(model_tag="espnet/asr_mlsuperb2_mms_finetune_baseline")
# librosa resamples and mixes to one channel, so any file works; 16000 is
# what nearly every espnet recogniser is trained on - check this model's
# config if its audio is not 16 kHz
speech, rate = librosa.load("audio.wav", sr=16000, mono=True)
text, *_ = speech2text(speech)[0]
print(text)

ESPnet2 ASR model

espnet/asr_mlsuperb2_mms_finetune_baseline

This model was trained by ftshijt using ml_superb2 recipe in espnet.

Demo: How to use in ESPnet2

Follow the ESPnet installation instructions if you haven't done that already.

cd espnet
git checkout b7e5d507f2e9e64f86f67274a5d6efc3571b54f7
pip install -e .
cd egs2/ml_superb2/asr1
./run.sh --skip_data_prep false --skip_train true --download_model espnet/asr_mlsuperb2_mms_finetune_baseline

ASR config

<details><summary>expand</summary>

config: conf/train_mms_finetune_v2.yaml
print_config: false
log_level: INFO
drop_last_iter: false
dry_run: false
iterator_type: sequence
valid_iterator_type: null
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num_att_plot: 0
dist_backend: nccl
dist_init_method: env://
dist_world_size: 2
dist_rank: 0
local_rank: 0
dist_master_addr: localhost
dist_master_port: 56657
dist_launcher: null
multiprocessing_distributed: true
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- valid
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-   - valid
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    - min
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- exp/asr_stats_raw_char/train/text_shape.char
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- 80000
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-   - dump/raw/dev/wav.scp
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- <blank>
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- و
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- '[fra]'
- '[ita]'
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- দ
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- ం
- އ
- പ
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- ब
- ง
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- ު
- '[por]'
- হ
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- ม
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- Დ
- வ
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- ट
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- ତ
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- ด
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- Უ
- స
- Ř
- '[hun]'
- Լ
- Ӗ
- '[nep]'
- Თ
- ड
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- ท
- Έ
- ै
- の
- ੇ
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- '[lav]'
- ങ
- ב
- ާ
- ි
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- య
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- ة
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- א
- भ
- Ã
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- أ
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- ಳ
- থ
- —
- '[urd]'
- '[nso]'
- ോ
- '[bre]'
- ስ
- േ
- မ
- ’
- ห
- '[wol]'
- '[ind]'
- ਨ
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- थ
- '[yor]'
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- Γ
- ভ
- ิ
- ந
- చ
- މ
- Ё
- Ē
- ச
- ต
- గ
- آ
- '[tha]'
- ค
- ̀
- ប
- '[abk]'
- '[ori]'
- አ
- ধ
- ކ
- ط
- Ī
- Ҳ
- '[yue]'
- '[hau]'
- Δ
- غ
- ষ
- ව
- ပ
- ተ
- ਤ
- Ў
- บ
- অ
- Һ
- ص
- Թ
- ో
- '[hin]'
- נ
- ވ
- '[mlt]'
- ያ
- હ
- ড
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- '[cmn]'
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- い
- တ
- Გ
- '[cym]'
- અ
- ກ
- ለ
- '[fas]'
- '[uzb]'
- ख
- ਂ
- ಪ
- Შ
- ር
- ะ
- Գ
- Ş
- '[guj]'
- '[hye]'
- ే
- ດ
- ል
- ހ
- '[ven]'
- '[cnh]'
- ଦ
- Դ
- '[kab]'
- '[asm]'
- Ő
- Ț
- ය
- '[bel]'
- ງ
- መ
- ष
- Ხ
- Ҫ
- ြ
- খ
- ގ
- '[jav]'
- ദ
- ស
- '[mon]'
- ป
- છ
- እ
- '[tat]'
- に
- Ք
- '[bas]'
- ગ
- ও
- ڪ
- ች
- ម
- '[sin]'
- Ω
- ข
- ້
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- ම
- ไ
- Ң
- '[skr]'
- ም
- ත
- ൽ
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- ਲ
- ා
- は
- Է
- ટ
- る
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- Ղ
- ရ
- ਵ
- ଣ
- '[grn]'
- '[kan]'
- จ
- ង
- ർ
- '[azz]'
- Ή
- で
- '[ssw]'
- उ
- '[ina]'
- Ù
- ಡ
- စ
- ণ
- ୟ
- ເ
- ့
- Χ
- ល
- '[nbl]'
- Պ
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- ଗ
- ັ
- အ
- ອ
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- ং
- '[kmr]'
- Ტ
- た
- શ
- Բ
- ည
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- ଏ
- ត
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- '[mhr]'
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- ח
- Θ
- ଥ
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- ද
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- ଡ
- Ј
- ਮ
- ማ
- Շ
- ெ
- ุ
- ទ
- Ռ
- ላ
- ঁ
- ൻ
- ס
- Ĩ
- ശ
- ذ
- ລ
- ખ
- ށ
- Ώ
- ଶ
- ৱ
- ِ
- ބ
- ୀ
- ช
- ສ
- ੰ
- Є
- ከ
- ડ
- ็
- ീ
- ଯ
- ප
- ڵ
- ਆ
- ដ
- Ů
- Ṣ
- 人
- ठ
- ෙ
- ਪ
- ල
- ഗ
- ግ
- એ
- យ
- ባ
- ધ
- ೂ
- ບ
- ේ
- ሚ
- ആ
- ଳ
- ோ
- ำ
- ์
- ೊ
- ብ
- ድ
- ফ
- ڭ
- ੈ
- Ქ
- Ţ
- ચ
- ਼
- れ
- ំ
- Զ
- ិ
- こ
- ധ
- Ғ
- Խ
- Ľ
- எ
- ൂ
- ራ
- ଚ
- ג
- ុ
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- ረ
- ព
- ଭ
- ሰ
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- Ӱ
- ଷ
- ើ
- か
- «
- బ
- Ź
- إ
- జ
- Ҕ
- ُ
- »
- ଧ
- 다
- ຍ
- ט
- េ
- 是
- घ
- Ზ
- ወ
- ഹ
- ೀ
- ಚ
- ົ
- ଙ
- ਚ
- ଁ
- あ
- ಶ
- Þ
- វ
- ۈ
- ੁ
- ಷ
- ែ
- ແ
- ث
- 在
- ޮ
- ँ
- Წ
- ី
- ታ
- ொ
- 이
- ຫ
- Ფ
- Ջ
- ଛ
- ਅ
- හ
- っ
- Ɣ
- Ị
- ට
- Չ
- 有
- ഇ
- ޭ
- ီ
- ច
- Პ
- ભ
- ূ
- ബ
- ழ
- '[heb]'
- ங
- ڑ
- ክ
- ቸ
- 我
- ഞ
- ઓ
- Қ
- ળ
- ଉ
- ಣ
- ూ
- झ
- អ
- ਬ
- ؟
- ঠ
- '[mkd]'
- 는
- ග
- ജ
- '[ast]'
- គ
- Ũ
- り
- ປ
- ਗ
- ء
- য়
- Ū
- ഒ
- ై
- ً
- ー
- Ņ
- ٘
- ら
- โ
- ಜ
- ظ
- '[isl]'
- 大
- ິ
- ጥ
- も
- ถ
- צ
- ຂ
- ਇ
- Ҥ
- ਣ
- ូ
- ਟ
- ជ
- Ċ
- ೋ
- ැ
- ໃ
- ੂ
- ଖ
- ึ
- ື
- ৃ
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- ഭ
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- –
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- '[pan]'
- ຕ
- ړ
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- '[ltz]'
- శ
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- '[kor]'
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- ષ
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- ష
- ן
- ຄ
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- '[snd]'
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- ယ
- ោ
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- く
- ൊ
- '[pus]'
- ቀ
- 中
- ڻ
- ّ
- Ζ
- ఇ
- අ
- '[msa]'
- '[tgk]'
- ફ
- ಧ
- ঘ
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- ဆ
- Ձ
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- ሪ
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- ผ
- බ
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- 係
- 以
- ഴ
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- ז
- ໄ
- ூ
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- Ļ
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- ኢ
- Ӧ
- ພ
- '[mya]'
- ಥ
- ृ
- ீ
- ٿ
- ሳ
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- き
- ݨ
- '[nya]'
- 行
- '[sna]'
- ڳ
- ʼ
- ಆ
- ሆ
- ះ
- '[lao]'
- ူ
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- Փ
- ଂ
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- ထ
- ካ
- 自
- ौ
- '[khm]'
- ణ
- Ҷ
- ಎ
- ޓ
- ஆ
- ዮ
- 可
- ਉ
- హ
- 하
- ఆ
- ढ
- さ
- ઈ
- 多
- ۋ
- ො
- ፍ
- 上
- ٻ
- ී
- 地
- Ժ
- ਈ
- Ň
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- 生
- 你
- 의
- ਖ
- 不
- ഥ
- '[som]'
- 니
- ศ
- ਡ
- ซ
- ሮ
- ጋ
- 要
- ฉ
- Ƙ
- ঞ
- 到
- '[fil]'
- 国
- ޅ
- 個
- 唔
- '[kam]'
- ណ
- ګ
- Ძ
- 年
- 로
- 嘅
- 은
- '[oci]'
- ঙ
- Ĕ
- Ճ
- ຮ
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- ۾
- ޑ
- ஒ
- 下
- ୂ
- 가
- ໍ
- 他
- ޖ
- ઉ
- 出
- ス
- 지
- ሁ
- ޔ
- 用
- 和
- එ
- ੍
- ޯ
- ઇ
- 为
- 日
- ភ
- ຳ
- ູ
- 得
- ټ
- ሩ
- Ҭ
- ”
- Ɗ
- Ṭ
- 了
- ផ
- 同
- ൈ
- Đ
- 고
- ځ
- ዲ
- ޫ
- よ
- ጣ
- 成
- ธ
- ኛ
- ፈ
- 好
- そ
- ಒ
- 分
- Њ
- 个
- 都
- け
- Ḍ
- ខ
- ຼ
- ሊ
- Ğ
- ഫ
- 物
- 学
- 仔
- ថ
- ዘ
- Օ
- Җ
- だ
- Ჩ
- ធ
- ษ
- ຸ
- 方
- థ
- ጵ
- ۽
- ණ
- 能
- '[ibo]'
- 作
- 就
- ภ
- ಉ
- ਫ
- ڏ
- ቱ
- 部
- ୱ
- ៉
- ళ
- Ï
- ڄ
- ఈ
- ル
- ຖ
- ॅ
- ញ
- ْ
- 斯
- ଘ
- 서
- 기
- Ӯ
- Ҩ
- 時
- ଫ
- 사
- Ҟ
- ऊ
- 있
- ਧ
- ቃ
- ዊ
- Ď
- ओ
- 한
- 世
- ญ
- ډ
- Ű
- ఒ
- ఎ
- え
- ڊ
- Ḥ
- 前
- ሎ
- ឹ
- イ
- ೈ
- '[mri]'
- ဘ
- 家
- Ẽ
- ト
- ಈ
- ઝ
- ৌ
- ち
- '[lug]'
- ሲ
- 事
- 公
- ሞ
- 会
- 己
- ළ
- 本
- ア
- 를
- '[lin]'
- Ҵ
- 子
- 最
- 入
- ଓ
- 于
- ୃ
- ዝ
- ໜ
- ዛ
- ሽ
- 之
- 界
- つ
- ໂ
- ኮ
- 新
- 法
- わ
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- 率
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Citing ESPnet

@inproceedings{watanabe2018espnet,
  author={Shinji Watanabe and Takaaki Hori and Shigeki Karita and Tomoki Hayashi and Jiro Nishitoba and Yuya Unno and Nelson Yalta and Jahn Heymann and Matthew Wiesner and Nanxin Chen and Adithya Renduchintala and Tsubasa Ochiai},
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or arXiv:

@misc{watanabe2018espnet,
  title={ESPnet: End-to-End Speech Processing Toolkit},
  author={Shinji Watanabe and Takaaki Hori and Shigeki Karita and Tomoki Hayashi and Jiro Nishitoba and Yuya Unno and Nelson Yalta and Jahn Heymann and Matthew Wiesner and Nanxin Chen and Adithya Renduchintala and Tsubasa Ochiai},
  year={2018},
  eprint={1804.00015},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL}
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