本文提供了一个使用 Hugging Face ? Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR) 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时，我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voice 数据集以及微调等理论知识，并提供了数据准备和微调的相关代码。如果你想要一个全部是代码，仅有少量解释的 Notebook，可以参阅这个 Google Colab。
目录
简介 在 Google Colab 中微调 Whisper 准备环境 加载数据集 准备特征提取器、分词器和数据 训练与评估 构建演示应用 结束语简介
Whisper 是一系列用于自动语音识别 (automatic speech recognition，ASR) 的预训练模型，它由来自于 OpenAI 的 Alec Radford 等人于 2022 年 9 月 发布。与 Wav2Vec 2.0 等前作不同，以往的模型都是在未标注的音频数据上预训练的，而 Whisper 是在大量的 已标注 音频转录数据上预训练的。其用于训练的标注音频时长高达 68 万小时，比 Wav2Vec 2.0 使用的未标注训练数据 (6 万小时) 还多一个数量级。更妙的是，该预训练数据中还含有 11.7 万小时的多语种数据。因此，Whisper 训得的 checkpoint 可应用于超过 96 种语言，这其中包含不少 数据匮乏 的小语种。
这么多的标注数据使得我们可以直接在 有监督 语音识别任务上预训练 Whisper，从标注音频转录数据 1 中直接习得语音到文本的映射。因此，Whisper 几乎不需要额外的微调就已经是高性能的 ASR 模型了。这让 Wav2Vec 2.0 相形见绌，因为 Wav2Vec 2.0 是在 无监督 掩码预测任务上预训练的，所以其训得的模型仅从未标注的纯音频数据中习得了从语音到隐含状态的中间映射。虽然无监督预训练能产生高质量的语音表征，但它 学不到语音到文本的映射，要学到语音到文本的映射只能靠微调。因此，Wav2Vec 2.0 需要更多的微调才能获得较有竞争力的性能。
在 68 万小时标注数据的加持下，预训练 Whisper 模型表现出了强大的泛化到多种数据集和领域的能力。其预训练 checkpoint 表现出了与最先进的 ASR 系统旗鼓相当的性能: 在 LibriSpeech ASR 的无噪测试子集上的单词错误率 (word error rate，WER) 仅为约 3%，另外它还在 TED-LIUM 上创下了新的记录 - 4.7% 的 WER ( 详见 Whisper 论文 的表 8)。Whisper 在预训练期间获得的广泛的多语种 ASR 知识对一些数据匮乏的小语种特别有用。稍稍微调一下，预训练 checkpoint 就可以进一步适配特定的数据集和语种，从而进一步改进在这些语种上的识别效果。
Whisper 是一个基于 transformer 的编码器 - 解码器模型 (也称为 序列到序列 模型)，它将音频的频谱图特征 序列 映射到文本的词 序列。首先，通过特征提取器将原始音频输入变换为对数梅尔声谱图 (log-Mel spectrogram)。然后，transformer 编码器对声谱图进行编码，生成一系列编码器隐含状态。最后，解码器基于先前输出的词以及编码器隐含状态，自回归地预测下一个输出词。图 1 是 Whisper 模型的示意图。
图 1: Whisper 模型，该模型是标准的基于 transformer 的编码器-解码器架构。首先将对数梅尔声谱图输入到编码器，然后将编码器生成的最终隐含状态通过交叉注意机制输入给解码器。最后，解码器基于编码器隐含状态和先前的输出词，自回归地预测下一个输出词。图源: OpenAI Whisper 博客。
在序列到序列模型中，编码器负责从语音中提取出重要特征，将输入转换为一组隐含状态表征。解码器扮演语言模型的角色，处理隐含状态表征并生成对应的文本。我们把在模型架构 内部 集成语言模型的做法称为 深度融合。与之相对的是 浅融合，此时，语言模型在 外部与编码器组合，如 CTC + n-gram ( 详见 Internal Language Model Estimation 一文)。通过深度融合，可以用同一份训练数据和损失函数对整个系统进行端到端训练，从而获得更大的灵活性和更优越的性能 ( 详见 ESB Benchmark)。
Whisper 使用交叉熵目标函数进行预训练和微调，交叉熵目标函数是训练序列标注模型的标准目标函数。经过训练，模型可以正确地对目标词进行分类，从而从预定义的词汇表中选出输出词。
Whisper 有五种不同尺寸的 checkpoint。其中，四个小尺寸 checkpoint 又各有两个版本: 英语版和多语种版，而最大的 checkpoint 只有多语种版。所有九个预训练 checkpoints 都可以在 Hugging Face Hub 上找到。下表总结了这些 checkpoint 的信息及其 Hub 链接:
尺寸 层数 宽 多头注意力的头数 参数量 英语 checkpoint 多语种 checkpoint tiny 4 384 6 39 M ✓ ✓ base 6 512 8 74 M ✓ ✓ small 12 768 12 244 M ✓ ✓ medium 24 1024 16 769 M ✓ ✓ large 32 1280 20 1550 M x ✓下面，我们将以多语种版的 smallcheckpoint (参数量 244M (~= 1GB)) 为例，带大家走一遍微调模型的全过程。我们将使用 Common Voice 数据集里的小语种数据来训练和评估我们的系统。通过这个例子，我们将证明，仅需 8 小时的训练数据就可以微调出一个在该语种上表现强大的语音识别模型。
1 Whisper 的名称来自于 “Web-scale Supervised Pre-training for Speech Recognition (网络规模的有监督语音识别预训练模型)” 的首字母缩写 “WSPSR”。
在 Google Colab 中微调 Whisper
准备环境
在微调 Whisper 模型时，我们会用到几个流行的 Python 包。我们使用 datasets 来下载和准备训练数据，使用 transformers 来加载和训练 Whisper 模型。另外，我们还需要 soundfile 包来预处理音频文件，evaluate 和 jiwer 来评估模型的性能。最后，我们用 gradio 来为微调后的模型构建一个亮闪闪的演示应用。
!pip install datasets>=2.6.1
!pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
!pip install librosa
!pip install evaluate>=0.30
!pip install jiwer
!pip install gradio
我们强烈建议你直接将训得的模型 checkpoint 上传到 Hugging Face Hub。Hub 提供了以下功能:
集成版本控制: 确保在训练期间不会丢失任何模型 checkpoint。 Tensorboard 日志: 跟踪训练过程中的重要指标。 模型卡: 记录模型的用法及其应用场景。 社区: 轻松与社区进行分享和协作！将 Python notebook 连上 Hub 非常简单 - 只需根据提示输入你的 Hub 身份验证令牌即可。你可以在 此处 找到你自己的 Hub 身份验证令牌:
from huggingface_hub import notebook_login
notebook_login()
打印输出:
Login successful
Your token has been saved to /root/.huggingface/token
加载数据集
Common Voice 由一系列众包数据集组成，其中包含了用各种语言录制的维基百科文本。本文使用的是最新版本的 Common Voice 数据集 (版本号为 11)。语种上，我们选择用 印地语 来微调我们的模型。印地语是一种在印度北部、中部、东部和西部使用的印度 - 雅利安语。Common Voice 11.0 中有大约 12 小时的标注印地语数据，其中 4 小时是测试数据。
我们先看下 Hub 上的 Common Voice 数据集页面: mozilla-foundation/common_voice_11_0。如果你是首次查看此页面，系统会要求你接受其使用条款，同意后就可以访问数据集了。
一旦身份验证成功，你就会看到数据集预览。数据集预览展示了数据集的前 100 个样本。更重要的是，它还加载了可供实时收听的音频。我们可以在下拉菜单选择 hi 来选择 Common Voice 的印地语子集 ( hi 是印地语的语言标识符代码):
点击第一个音频的播放按钮，你就可以收听音频并看到相应的文本了。你还可以滚动浏览训练集和测试集中的样本，以更好地了解待处理音频和文本数据。从语调和风格可以看出，这些音频是旁白录音。你可能还会注意到录音者和录音质量的巨大差异，这是众包数据的一个共同特征。
使用 ? Datasets 来下载和准备数据非常简单。仅需一行代码即可完成 Common Voice 数据集的下载和准备工作。由于印地语数据非常匮乏，我们把 训练集 和 验证集合并成约 8 小时的训练数据，而测试则基于 4 小时的 测试集:
from datasets import load_dataset, DatasetDict
common_voice = DatasetDict()
common_voice["train"] = load_dataset("mozilla-foundation/common_voice_11_0", "hi", split="train+validation", use_auth_token=True)
common_voice["test"] = load_dataset("mozilla-foundation/common_voice_11_0", "hi", split="test", use_auth_token=True)
print(common_voice)
打印输出:
DatasetDict({
train: Dataset({
features: ['client_id', 'path', 'audio', 'sentence', 'up_votes', 'down_votes', 'age', 'gender', 'accent', 'locale', 'segment'],
num_rows: 6540
})
test: Dataset({
features: ['client_id', 'path', 'audio', 'sentence', 'up_votes', 'down_votes', 'age', 'gender', 'accent', 'locale', 'segment'],
num_rows: 2894
})
})
大多数 ASR 数据集仅包含输入音频样本 ( audio) 和相应的转录文本 ( sentence)。 Common Voice 还包含额外的元信息，例如 accent 和 locale，在 ASR 场景中，我们可以忽略这些信息。为了使代码尽可能通用，我们只考虑基于输入音频和转录文本进行微调，而不使用额外的元信息:
common_voice = common_voice.remove_columns(["accent", "age", "client_id", "down_votes", "gender", "locale", "path", "segment", "up_votes"])
除了 Common Voice，Hub 上还有不少其他多语种 ASR 数据集可供使用，你可以点击链接: Hub 上的 ASR 数据集 了解更多。
准备特征提取器、分词器和数据
ASR 的流水线主要包含三个模块:
对原始音频输入进行预处理的特征提取器 执行序列到序列映射的模型 将模型输出转换为文本的分词器在 ? Transformers 中，Whisper 模型有自己的特征提取器和分词器，即 WhisperFeatureExtractor 和 WhisperTokenizer。
下面，我们逐一详细介绍特征提取器和分词器！
加载 WhisperFeatureExtractor
语音可表示为随时间变化的一维数组，给定时刻的数组值即表示信号在该时刻的 幅度，而我们可以仅从幅度信息重建音频的频谱并恢复其所有声学特征。
由于语音是连续的，因此它包含无数个幅度值，而计算机只能表示并存储有限个值。因此，我们需要通过对语音信号进行离散化，即以固定的时间间隔对连续信号进行 采样。我们将每秒采样的次数称为 采样率，通常以样本数/秒或 赫兹 (Hz) 为单位。高采样率可以更好地逼近连续语音信号，但同时每秒所需的存储量也更大。
需要特别注意的是，输入音频的采样率需要与模型期望的采样率相匹配，因为不同采样率的音频信号的分布是不同的。处理音频时，需要使用正确的采样率，否则可能会引起意想不到的结果！例如，以 16kHz 的采样率采集音频但以 8kHz 的采样率收听它，会使音频听起来好像是半速的。同样地，向一个需要某一采样率的 ASR 模型馈送一个错误采样率的音频也会影响模型的性能。Whisper 特征提取器需要采样率为 16kHz 的音频输入，因此输入的采样率要与之相匹配。我们不想无意中用慢速语音来训练 ASR！
Whisper 特征提取器执行两个操作。首先，填充或截断一批音频样本，将所有样本的输入长度统一至 30 秒。通过在序列末尾添加零 (音频信号中的零对应于无信号或静音)，将短于 30 秒的样本填充到 30 秒。而对超过 30 秒的样本，直接截断为 30 秒就好了。由于这一批数据中的所有样本都被填充或截断到统一长度 (即 30 s) 了，因此将音频馈送给 Whisper 模型时就不需要注意力掩码了。这是 Whisper 的独门特性，其他大多数音频模型都需要用户提供一个注意力掩码，详细说明填充位置，这样模型才能在自注意力机制中忽略填充部分。经过训练的 Whisper 模型可以直接从语音信号中推断出应该忽略哪些部分，因此无需注意力掩码。
Whisper 特征提取器执行的第二个操作是将第一步所得的音频变换为对数梅尔声谱图。这些频谱图是信号频率的直观表示，类似于傅里叶变换。图 2 展示了一个声谱图的例子，其中 y 轴表示梅尔频段 (Mel channel)，对应于特定的频段，x 轴表示时间，颜色对应于给定时刻该频段的对数强度。Whisper 模型要求输入为对数梅尔声谱图。
梅尔频段是语音处理的标准方法，研究人员用它来近似表示人类的听觉范围。对于 Whisper 微调这个任务而言，我们只需要知道声谱图是语音信号中频率的直观表示。更多有关梅尔频段的详细信息，请参阅 梅尔倒谱 一文。
图 2： 将音频信号变换为对数梅尔声谱图。左图：一维音频离散信号。右图：对应的对数梅尔声谱图。图源：谷歌 SpecAugment 博文.
幸运的是，? Transformers Whisper 特征提取器仅用一行代码即可执行填充和声谱图变换两个操作！我们使用以下代码从预训练的 checkpoint 中加载特征提取器，为音频数据处理做好准备:
from transformers import WhisperFeatureExtractor
feature_extractor = WhisperFeatureExtractor.from_pretrained("openai/whisper-small")
加载 WhisperTokenizer
现在我们加载 Whisper 分词器。Whisper 模型会输出词元，这些词元表示预测文本在词典中的索引。分词器负责将这一系列词元映射为最终的文本字符串 (例如 [1169, 3797, 3332] -> “the cat sat”)。
过去，当使用编码器模型进行 ASR 时，我们需使用 连接时序分类法 (Connectionist Temporal Classification，CTC) 进行解码。在使用 CTC 进行解码时，我们需要为每个数据集训练一个 CTC 分词器。但使用编码器 - 解码器架构的一个优势是我们可以直接使用预训练模型的分词器。
Whisper 分词器在 96 种语种数据上预训练而得，因此，其 字节对 (byte-pair) 覆盖面很广，几乎包含了所有语种。就印地语而言，我们可以加载分词器并将其直接用于微调。仅需指定一下目标语种和任务，分词器就会根据这些参数将语种和任务标记添加为输出序列的前缀:
from transformers import WhisperTokenizer
tokenizer = WhisperTokenizer.from_pretrained("openai/whisper-small", language="Hindi", task="transcribe")
我们可以通过对 Common Voice 数据集的第一个样本进行编解码来验证分词器是否正确编码了印地语字符。在对转录文本进行编码时，分词器在序列的开头和结尾添加“特殊标记”，其中包括文本的开始/结尾、语种标记和任务标记 (由上一步中的参数指定)。在解码时，我们可以选择“跳过”这些特殊标记，从而保证输出是纯文本形式的:
input_str = common_voice["train"][0]["sentence"]
labels = tokenizer(input_str).input_ids
decoded_with_special = tokenizer.decode(labels, skip_special_tokens=False)
decoded_str = tokenizer.decode(labels, skip_special_tokens=True)
print(f"Input: {input_str}")
print(f"Decoded w/ special: {decoded_with_special}")
print(f"Decoded w/out special: {decoded_str}")
print(f"Are equal: {input_str == decoded_str}")
打印输出:
Input: खीर की मिठास पर गरमाई बिहार की सियासत, कुशवाहा ने दी सफाई
Decoded w/ special: <|startoftranscript|><|hi|><|transcribe|><|notimestamps|>खीर की मिठास पर गरमाई बिहार की सियासत, कुशवाहा ने दी सफाई<|endoftext|>
Decoded w/out special: खीर की मिठास पर गरमाई बिहार की सियासत, कुशवाहा ने दी सफाई
Are equal: True
组装一个 WhisperProcessor
为了简化使用，我们可以将特征提取器和分词器 包进 到一个 WhisperProcessor 类，该类继承自 WhisperFeatureExtractor 及 WhisperTokenizer，可根据需要用于音频处理和模型预测。有了它，我们在训练期间只需要保留两个对象: processor 和 model 就好了。
from transformers import WhisperProcessor
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("openai/whisper-small", language="Hindi", task="transcribe")
准备数据
我们把 Common Voice 数据集的第一个样本打印出来，看看数据长什么样:
print(common_voice["train"][0])
打印输出:
{'audio': {'path': '/home/sanchit_huggingface_co/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/607848c7e74a89a3b5225c0fa5ffb9470e39b7f11112db614962076a847f3abf/cv-corpus-11.0-2022-09-21/hi/clips/common_voice_hi_25998259.mp3',
'array': array([0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, ..., 9.6724887e-07,
1.5334779e-06, 1.0415988e-06], dtype=float32),
'sampling_rate': 48000},
'sentence': 'खीर की मिठास पर गरमाई बिहार की सियासत, कुशवाहा ने दी सफाई'}
可以看到，样本含有一个一维音频数组及其对应的转录文本。上文已经多次谈及采样率，以及将音频的采样率与 Whisper 模型所需的采样率 (16kHz) 相匹配的重要性。由于现在输入音频的采样率为 48kHz，所以在将其馈送给 Whisper 特征提取器之前，我们需要将其 _下采样_至 16kHz。
我们将使用 dataset 的 cast_column 方法将输入音频转换至所需的采样率。该方法仅指示 datasets 让其在首次加载音频时 _即时地_对数据进行重采样，因此并不会改变原音频数据:
from datasets import Audio
common_voice = common_voice.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16000))
重新打印下 Common Voice 数据集中的第一个音频样本，可以看到其已被重采样:
print(common_voice["train"][0])
打印输出:
{'audio': {'path': '/home/sanchit_huggingface_co/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/607848c7e74a89a3b5225c0fa5ffb9470e39b7f11112db614962076a847f3abf/cv-corpus-11.0-2022-09-21/hi/clips/common_voice_hi_25998259.mp3',
'array': array([ 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00, ...,
-3.4206650e-07, 3.2979898e-07, 1.0042874e-06], dtype=float32),
'sampling_rate': 16000},
'sentence': 'खीर की मिठास पर गरमाई बिहार की सियासत, कुशवाहा ने दी सफाई'}
酷！我们可以看到音频已被下采样到 16kHz 了。数组里面的值也变了，现在的 1 个幅度值大致对应于之前的 3 个幅度值。
现在我们编写一个函数来为模型准备数据:
调用batch["audio"] 加载和重采样音频数据。如上所述，? Datasets 会即时执行任何必要的重采样操作。
使用特征提取器将一维音频数组变换为对数梅尔声谱图特征。
使用分词器将录音文本编码为 ID。
def prepare_dataset(batch):
# load and resample audio data from 48 to 16kHz
audio = batch["audio"]
# compute log-Mel input features from input audio array
batch["input_features"] = feature_extractor(audio["array"], sampling_rate=audio["sampling_rate"]).input_features[0]
# encode target text to label ids
batch["labels"] = tokenizer(batch["sentence"]).input_ids
return batch
我们可以用 dataset 的 .map 方法在所有训练样本上应用上述函数:
common_voice = common_voice.map(prepare_dataset, remove_columns=common_voice.column_names["train"], num_proc=4)
好了！训练数据准备完毕！我们继续看看如何使用这些数据来微调 Whisper。
注意: 目前 datasets 主要使用 torchaudio 和 [librosa](https://librosa.org /doc/latest/index.html) 来进行音频加载和重采样。如果你自己定制一个数据加载/采样函数的话，你完全可以直接通过 "path" 列获取音频文件路径而不用管 "audio" 列。
训练与评估
至此，数据已准备完毕，可以开始训练了。训练的大部分繁重的工作都会由 ? Trainer 来完成。我们要做的主要有:
定义数据整理器 (data collator): 数据整理器获取预处理后的数据并将其转换为 PyTorch 张量。 评估指标: 我们使用 单词错误率 (word error rate，WER) 指标来评估模型，因此需要定义一个compute_metrics 函数来计算它。
加载预训练 checkpoint: 我们需要加载预训练 checkpoint 并正确配置它以进行训练。
定义训练参数: ? Trainer 在制订训练计划时需要用到这些参数。
微调完后，我们需要使用测试数据对其进行评估，以验证最终模型在印地语上的语音识别效果。
定义数据整理器
序列到序列语音模型的数据整理器与其他任务有所不同，因为 input_features 和 labels 的处理方法是不同的: input_features 必须由特征提取器处理，而 labels 由分词器处理。
input_features 已经填充至 30s 并转换为固定维度的对数梅尔声谱图，我们所要做的只剩将其转换为 PyTorch 张量。我们用特征提取器的 .pad 方法来完成这一功能，且将其入参设为 return_tensors=pt。请注意，这里不需要额外的填充，因为输入维度已经固定了，所以我们只需要简单地将 input_features 转换为 PyTorch 张量就好了。
另一方面，labels 数据之前并未填充。所以，我们首先要使用分词器的 .pad 方法将序列填充至本 batch 的最大长度。然后将填充标记替换为 -100，这样它们就可以 不 用参与损失的计算了。然后我们把 SOT 从序列的开头去掉，稍后训练的时候我们再把它加回来。
我们可以利用之前定义的 WhisperProcessor 来执行特征提取和分词操作:
import torch
from dataclasses import dataclass
from typing import Any, Dict, List, Union
@dataclass
class DataCollatorSpeechSeq2SeqWithPadding:
processor: Any
def __call__(self, features: List[Dict[str, Union[List[int], torch.Tensor]]]) -> Dict[str, torch.Tensor]:
# split inputs and labels since they have to be of different lengths and need different padding methods
# first treat the audio inputs by simply returning torch tensors
input_features = [{"input_features": feature["input_features"]} for feature in features]
batch = self.processor.feature_extractor.pad(input_features, return_tensors="pt")
# get the tokenized label sequences
label_features = [{"input_ids": feature["labels"]} for feature in features]
# pad the labels to max length
labels_batch = self.processor.tokenizer.pad(label_features, return_tensors="pt")
# replace padding with -100 to ignore loss correctly
labels = labels_batch["input_ids"].masked_fill(labels_batch.attention_mask.ne(1), -100)
# if bos token is appended in previous tokenization step,
# cut bos token here as it's append later anyways
if (labels[:, 0] == self.processor.tokenizer.bos_token_id).all().cpu().item():
labels = labels[:, 1:]
batch["labels"] = labels
return batch
我们初始化一下刚刚定义的数据整理器:
data_collator = DataCollatorSpeechSeq2SeqWithPadding(processor=processor)
评估指标
接下来要定义评估指标。我们将使用词错误率 (WER) 指标，它是评估 ASR 系统的“标准”指标。有关其详细信息，请参阅 WER 文档。下面，我们从 ? Evaluate 中加载 WER 指标:
import evaluate
metric = evaluate.load("wer")
然后我们只需要定义一个函数来接受模型输出并返回 WER 指标。这个名为 compute_metrics 的函数首先将 -100 替换为 label_ids 中的 pad_token_id (以便在计算损失时将其忽略)。然后，将预测到的 ID 和 label_ids 解码为字符串文本。最后，计算输出文本和真实文本之间的 WER:
def compute_metrics(pred):
pred_ids = pred.predictions
label_ids = pred.label_ids
# replace -100 with the pad_token_id
label_ids[label_ids == -100] = tokenizer.pad_token_id
# we do not want to group tokens when computing the metrics
pred_str = tokenizer.batch_decode(pred_ids, skip_special_tokens=True)
label_str = tokenizer.batch_decode(label_ids, skip_special_tokens=True)
wer = 100 * metric.compute(predictions=pred_str, references=label_str)
return {"wer": wer}
加载预训练 checkpoint
现在我们加载预训练 Whisper small 模型的 checkpoint。同样，可以通过使用 ? transformers 很轻松地完成这一步！
from transformers import WhisperForConditionalGeneration
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("openai/whisper-small")
原始 Whisper 模型在自回归生成开始之前强制添加了若干前缀词元 ID (forced_decoder_ids)。这些词元 ID 主要用于在零样本 ASR 任务中标识语种和任务。因为我们现在是对已知语种 (印地语) 和任务 (转录) 进行微调，所以我们要将 forced_decoder_ids 设置为 None。另外，模型还抑制了一些词元 (suppress_tokens)，这些词元的对数概率被强置为 -inf，以保证它们永远不会被采样到。我们会用一个空列表覆盖 suppress_tokens，即我们不抑制任何词元:
model.config.forced_decoder_ids = None
model.config.suppress_tokens = []
定义训练参数
最后一步是定义与训练相关的所有参数，下面对其中一部分参数进行了解释:
output_dir: 保存模型权重的本地目录，它也会是 Hugging Face Hub 上的模型存储库名称。
generation_max_length: 评估阶段，自回归生成的最大词元数。
save_steps: 训练期间，每 save_steps 步保存一次中间 checkpoint 并异步上传到 Hub。
eval_steps: 训练期间，每 eval_steps 步对中间 checkpoint 进行一次评估。
report_to: 训练日志的保存位置，支持 azure_ml 、comet_ml 、mlflow 、neptune 、tensorboard 以及 wandb 这些平台。你可以按照自己的偏好进行选择，也可以直接使用缺省的 tensorboard 保存至 Hub。
如需更多其他训练参数的详细信息，请参阅 Seq2SeqTrainingArguments 文档。
from transformers import Seq2SeqTrainingArguments
training_args = Seq2SeqTrainingArguments(
output_dir="./whisper-small-hi", # change to a repo name of your choice
per_device_train_batch_size=16,
gradient_accumulation_steps=1, # increase by 2x for every 2x decrease in batch size
learning_rate=1e-5,
warmup_steps=500,
max_steps=4000,
gradient_checkpointing=True,
fp16=True,
evaluation_strategy="steps",
per_device_eval_batch_size=8,
predict_with_generate=True,
generation_max_length=225,
save_steps=1000,
eval_steps=1000,
logging_steps=25,
report_to=["tensorboard"],
load_best_model_at_end=True,
metric_for_best_model="wer",
greater_is_better=False,
push_to_hub=True,
)
注意: 如果不想将模型 checkpoint 上传到 Hub，你需要设置 push_to_hub=False。
我们可以将训练参数以及模型、数据集、数据整理器和 compute_metrics 函数一起传给 ? Trainer:
from transformers import Seq2SeqTrainer
trainer = Seq2SeqTrainer(
args=training_args,
model=model,
train_dataset=common_voice["train"],
eval_dataset=common_voice["test"],
data_collator=data_collator,
compute_metrics=compute_metrics,
tokenizer=processor.feature_extractor,
)
有了这些，就可以开始训练了！
训练
要启动训练，只需执行:
trainer.train()
训练大约需要 5-10 个小时，具体取决于你的 GPU 或 Google Colab 后端的 GPU。根据 GPU 的情况，你可能会在开始训练时遇到 CUDA 内存耗尽错误。此时，你可以将 per_device_train_batch_size 逐次减少 2 倍，同时增加 gradient_accumulation_steps 进行补偿。
打印输出:
步数 训练损失 轮数 验证损失 WER 1000 0.1011 2.44 0.3075 34.63 2000 0.0264 4.89 0.3558 33.13 3000 0.0025 7.33 0.4214 32.59 4000 0.0006 9.78 0.4519 32.01 5000 0.0002 12.22 0.4679 32.10最佳 WER 是 32.0% —— 对 8 小时的训练数据来说还不错！那与其他 ASR 系统相比，这个表现到底处于什么水平？为此，我们可以查看 hf-speech-bench，这是一个按语种和数据集对模型分别进行 WER 排名的排行榜。
微调后的模型显著提高了 Whisper small checkpoint 的零样本性能，也突出展示了 Whisper 强大的迁移学习能力。
当将训练结果推送到 Hub 时，只需配置适当的关键字参数 (key-word arguments，kwargs) 就可以自动将 checkpoint 提交到排行榜。如需适配自己的数据集、语种和模型名称，仅需对下述代码作出相应的修改即可:
kwargs = {
"dataset_tags": "mozilla-foundation/common_voice_11_0",
"dataset": "Common Voice 11.0", # a 'pretty' name for the training dataset
"dataset_args": "config: hi, split: test",
"language": "hi",
"model_name": "Whisper Small Hi - Sanchit Gandhi", # a 'pretty' name for your model
"finetuned_from": "openai/whisper-small",
"tasks": "automatic-speech-recognition",
"tags": "hf-asr-leaderboard",
}
现在，只需执行 push_to_hub 命令就可以将训练结果上传到 Hub 了:
trainer.push_to_hub(**kwargs)
任何人可以用你的模型的 Hub 链接访问它。他们还可以使用标识符 "your-username/the-name-you-picked"加载它，例如:
from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("sanchit-gandhi/whisper-small-hi")
processor = WhisperProcessor.from_pretrained("sanchit-gandhi/whisper-small-hi")
虽然微调后的模型在 Common Voice Hindi 测试数据上的效果还不错，但其效果远算不上最优。本文的目的仅为演示如何在任意多语种 ASR 数据集上微调预训练的 Whisper checkpoint，对效果并未做太多深究。如需提升效果，你还可以尝试更多技巧，如优化训练超参 (例如 learning rate 和 dropout) 、使用更大的预训练 checkpoint ( medium 或 large) 等。
构建演示应用
现在模型已经微调结束，我们开始构建一个演示应用来展示其 ASR 功能！我们将使用 ? Transformers pipeline 来完成整个 ASR 流水线: 从对音频输入进行预处理一直到对模型输出进行解码。我们使用 Gradio 来构建我们的交互式演示。 Gradio 提供了最直截了当的构建机器学习演示应用的方法，我们可以用它在几分钟内构建一个演示应用！
运行以下代码会生成一个 Gradio 演示应用，它用计算机的麦克风录制语音并将其馈送给微调后的 Whisper 模型以转录出相应的文本:
from transformers import pipeline
import gradio as gr
pipe = pipeline(model="sanchit-gandhi/whisper-small-hi") # change to "your-username/the-name-you-picked"
def transcribe(audio):
text = pipe(audio)["text"]
return text
iface = gr.Interface(
fn=transcribe,
inputs=gr.Audio(source="microphone", type="filepath"),
outputs="text",
title="Whisper Small Hindi",
description="Realtime demo for Hindi speech recognition using a fine-tuned Whisper small model.",
)
iface.launch()
结束语
通过本文，我们介绍了如何使用 ? Datasets、Transformers 和 Hugging Face Hub 一步步为多语种 ASR 微调一个 Whisper 模型。如果你想自己尝试微调一个，请参阅 Google Colab。如果你有兴趣针对英语和多语种 ASR 微调一个其它的 Transformers 模型，