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boumehdi/wav2vec2-large-xlsr-moroccan-darija for
automatic speech recognition (ASR) in Darija (Moroccan Arabic dialect), using a combined dataset of seven public datasets.| Métrique | Valeur |
|---|---|
| WER (Word Error Rate) | 0.1795 (17.95%) |
| CER (Character Error Rate) | 0.0615 (6.15%) |
| Train loss (moyenne sur tout l'entraînement) | 0.3024 |
| Train loss (dernier step, epoch 50) | 0.1035 |
| Hyperparamètre | Valeur |
|---|---|
| Modèle de base | boumehdi/wav2vec2-large-xlsr-moroccan-darija |
| Époques | 50 |
| Batch size (par device) | 2 |
| Gradient accumulation | 16 |
| Batch effectif | 32 |
| Learning rate | 5e-5 |
| Weight decay | 0.005 |
| Optimiseur | AdamW (par défaut Trainer) |
| Précision | fp16 |
| Gradient checkpointing | Oui (use_reentrant=False) |
| Feature encoder | gelé (freeze_feature_encoder) |
| Attention dropout | 0.1 |
| Hidden dropout | 0.1 |
| Feat proj dropout | 0.0 |
| Mask time prob | 0.05 |
| LayerDrop | 0.1 |
| CTC loss reduction | mean |
| Durée d'entraînement | 1 day, 1:06:55 |
| Vitesse | 22.188 samples/s, 0.693 steps/s |
adiren7/darija_speech_to_textmohamedmou/moroccan-darija-asr-dataset-splitafyfbadreddine77/darija-asr-datasetntariklk/darija-merged-asratlasia/Moroccan-Darija-Wiki-Audio-DatasetDatasmartly/moroccan_darija_audio (accès refusé — dataset privé, non inclus dans l'entraînement)RHEZLOUNE/darija-restaurant-audioanaszil/Segmented-Moroccan-Darija-Wiki-Audio-DatasetNote : ce modèle (~317M paramètres, ~1,2 Go) peut être trop volumineux pour le widget d'inférence gratuit de la page Hugging Face (souvent limité en mémoire/temps pour les modèles de cette taille). Si le widget affiche une erreur ou ne charge pas, teste-le directement en local avec le code ci-dessous, ou via des Inference Endpoints dédiés.
1from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
2import librosa
3import torch
4
5processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("amineouaki/wav2vec2-darija-combined")
6model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("amineouaki/wav2vec2-darija-combined")
7
8speech, _ = librosa.load("audio.wav", sr=16000)
9inputs = processor(speech, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding=True)
10
11with torch.no_grad():
12 logits = model(**inputs).logits
13
14pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
15print(processor.decode(pred_ids[0]))