qdovan03/whisper-small-vi-lora-asr
011
whisper-small-vi-lora-asr
Đây là phiên bản fine-tune của openai/whisper-small cho tác vụ nhận dạng tiếng nói (ASR) tiếng Việt, sử dụng phương pháp LoRA (PEFT).
Kết quả trên tập đánh giá:
- Loss: 0.3151
- WER: 0.147
- CER: 0.0729
Mô tả mô hình
Mô hình dùng LoRA để fine-tune Whisper-small một cách hiệu quả về tham số, chỉ huấn luyện một lượng nhỏ trọng số adapter thay vì toàn bộ mô hình gốc. Phù hợp cho chuyển giọng nói tiếng Việt thành văn bản.
Cách sử dụng
from peft import PeftModel, PeftConfig
from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor
import torch
peft_model_id = "qdovan03/whisper-small-vi-lora-asr"
config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model_id)
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained(config.base_model_name_or_path)
model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_model_id)
processor = WhisperProcessor.from_pretrained(config.base_model_name_or_path)
# Inference
inputs = processor(audio_array, sampling_rate=16000, return_tensors="pt")
forced_decoder_ids = processor.get_decoder_prompt_ids(language="vi", task="transcribe")
predicted_ids = model.generate(inputs.input_features, forced_decoder_ids=forced_decoder_ids)
transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(transcription)Mục đích sử dụng & giới hạn
Dùng cho chuyển đổi giọng nói tiếng Việt thành văn bản. Hiệu năng có thể giảm với âm thanh nhiễu, giọng vùng miền đặc thù, hoặc thuật ngữ chuyên ngành không có trong dữ liệu huấn luyện.
Dữ liệu huấn luyện và đánh giá
Quy trình huấn luyện
Siêu tham số
- learning_rate: 3e-05
- trainbatchsize: 8
- evalbatchsize: 8
- seed: 42
- gradientaccumulationsteps: 4
- totaltrainbatch_size: 32
- optimizer: ADAMWTORCHFUSED, betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08
- lrschedulertype: linear
- lrschedulerwarmup_steps: 120
- training_steps: 1200
- mixedprecisiontraining: Native AMP
Kết quả huấn luyện
Phiên bản framework
- PEFT 0.19.1
- Transformers 5.12.0
- Pytorch 2.10.0+cu128
- Datasets 5.0.0
- Tokenizers 0.22.2
