lgris/wav2vec2-xls-r-300m-tagarela-v2

Wav2Vec2 XLS-R 300M - Fine-tuned no TAGARELA v2 (100% Streaming)

Este modelo é uma versão fine-tuned do [facebook/wav2vec2-xls-r-300m](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-xls-r-300m) (modelo multilíngue pré-treinado em 436.000 horas de áudio em 128 idiomas) adaptado para o Português Brasileiro no dataset [TAGARELA v2](https://huggingface.co/datasets/freds0/TAGARELA_v2).

Descrição do Modelo

• —Modelo Base: facebook/wav2vec2-xls-r-300m (300 milhões de parâmetros)
• —Dataset de Fine-Tuning: TAGARELA v2 (100% dos dados, 2.224 shards Parquet, ~13.127 horas de áudio)
• —Idioma: Português Brasileiro (pt-BR)
• —Amostragem de Áudio: 16 kHz mono
• —Vocabulário: 51 tokens (minúsculas, caracteres acentuados, delimitador |)

Resultados de Avaliação (Benchmarks)

O modelo foi avaliado nos conjuntos de teste de 3 datasets de referência em português:

Evolução do WER ao longo do Treinamento:

Comparativo com outros modelos:

Como Usar

1. Pipeline do Hugging Face

import torch
from transformers import pipeline

transcriber = pipeline(
    "automatic-speech-recognition",
    model="lgris/wav2vec2-xls-r-300m-tagarela-v2",
    device=0 if torch.cuda.is_available() else -1
)

result = transcriber("audio.wav")
print("Transcrição:", result["text"])

2. Wav2Vec2ForCTC direto

import torch
import librosa
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor

model_id = "lgris/wav2vec2-xls-r-300m-tagarela-v2"
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained(model_id)
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(model_id)

speech_array, _ = librosa.load("audio.wav", sr=16000)
inputs = processor(speech_array, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding=True)

with torch.no_grad():
    logits = model(inputs.input_values).logits

predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)[0]
print("Transcrição:", transcription)

Hiperparâmetros de Treinamento

• —Max Steps: 100.000
• —Batch Size Efetivo: 128 (8 por device $\times$ 16 gradient accumulation steps)
• —Learning Rate: 3e-5 com warm-up linear de 5.000 steps
• —Precisão: bfloat16 (bf16=True)
• —Feature Encoder: Congelado (freeze_feature_encoder=True)
• —Tempo de Treinamento: ~48 horas em 1x NVIDIA B200 GPU