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- pytorch_model.bin +3 -0
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language: en
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datasets:
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- superb
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tags:
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- speech
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- audio
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+
- hubert
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- audio-classification
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+
license: apache-2.0
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+
---
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+
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+
# Hubert-Large for Speaker Identification
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14 |
+
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+
## Model description
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+
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17 |
+
This is a ported version of
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+
[S3PRL's Hubert for the SUPERB Speaker Identification task](https://github.com/s3prl/s3prl/tree/master/s3prl/downstream/voxceleb1).
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19 |
+
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20 |
+
The base model is [hubert-large-ll60k](https://huggingface.co/facebook/hubert-large-ll60k), which is pretrained on 16kHz
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21 |
+
sampled speech audio. When using the model make sure that your speech input is also sampled at 16Khz.
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22 |
+
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23 |
+
For more information refer to [SUPERB: Speech processing Universal PERformance Benchmark](https://arxiv.org/abs/2105.01051)
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+
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+
## Task and dataset description
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26 |
+
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27 |
+
Speaker Identification (SI) classifies each utterance for its speaker identity as a multi-class
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28 |
+
classification, where speakers are in the same predefined set for both training and testing. The widely
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29 |
+
used [VoxCeleb1](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/voxceleb/vox1.html) dataset is adopted
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30 |
+
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31 |
+
For the original model's training and evaluation instructions refer to the
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32 |
+
[S3PRL downstream task README](https://github.com/s3prl/s3prl/tree/master/s3prl/downstream#sid-speaker-identification).
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+
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+
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## Usage examples
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+
You can use the model via the Audio Classification pipeline:
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```python
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+
from datasets import load_dataset
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40 |
+
from transformers import pipeline
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+
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42 |
+
dataset = load_dataset("anton-l/superb_demo", "si", split="test")
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43 |
+
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44 |
+
classifier = pipeline("audio-classification", model="superb/hubert-large-superb-sid")
|
45 |
+
labels = classifier(dataset[0]["file"], top_k=5)
|
46 |
+
```
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47 |
+
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48 |
+
Or use the model directly:
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49 |
+
```python
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50 |
+
import torch
|
51 |
+
import librosa
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52 |
+
from datasets import load_dataset
|
53 |
+
from transformers import HubertForSequenceClassification, Wav2Vec2FeatureExtractor
|
54 |
+
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55 |
+
def map_to_array(example):
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56 |
+
speech, _ = librosa.load(example["file"], sr=16000, mono=True)
|
57 |
+
example["speech"] = speech
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58 |
+
return example
|
59 |
+
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60 |
+
# load a demo dataset and read audio files
|
61 |
+
dataset = load_dataset("anton-l/superb_demo", "si", split="test")
|
62 |
+
dataset = dataset.map(map_to_array)
|
63 |
+
|
64 |
+
model = HubertForSequenceClassification.from_pretrained("superb/hubert-large-superb-sid")
|
65 |
+
feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained("superb/hubert-large-superb-sid")
|
66 |
+
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67 |
+
# compute attention masks and normalize the waveform if needed
|
68 |
+
inputs = feature_extractor(dataset[:2]["speech"], sampling_rate=16000, padding=True, return_tensors="pt")
|
69 |
+
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70 |
+
logits = model(**inputs).logits
|
71 |
+
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
|
72 |
+
labels = [model.config.id2label[_id] for _id in predicted_ids.tolist()]
|
73 |
+
```
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74 |
+
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75 |
+
## Eval results
|
76 |
+
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77 |
+
The evaluation metric is accuracy.
|
78 |
+
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79 |
+
| | **s3prl** | **transformers** |
|
80 |
+
|--------|-----------|------------------|
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81 |
+
|**test**| `0.9033` | `0.9035` |
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82 |
+
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83 |
+
### BibTeX entry and citation info
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84 |
+
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85 |
+
```bibtex
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86 |
+
@article{yang2021superb,
|
87 |
+
title={SUPERB: Speech processing Universal PERformance Benchmark},
|
88 |
+
author={Yang, Shu-wen and Chi, Po-Han and Chuang, Yung-Sung and Lai, Cheng-I Jeff and Lakhotia, Kushal and Lin, Yist Y and Liu, Andy T and Shi, Jiatong and Chang, Xuankai and Lin, Guan-Ting and others},
|
89 |
+
journal={arXiv preprint arXiv:2105.01051},
|
90 |
+
year={2021}
|
91 |
+
}
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92 |
+
```
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config.json
ADDED
@@ -0,0 +1,2585 @@
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1 |
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{
|
2 |
+
"_name_or_path": "facebook/hubert-large-ll60k",
|
3 |
+
"activation_dropout": 0.0,
|
4 |
+
"apply_spec_augment": true,
|
5 |
+
"architectures": [
|
6 |
+
"HubertForSequenceClassification"
|
7 |
+
],
|
8 |
+
"attention_dropout": 0.1,
|
9 |
+
"bos_token_id": 1,
|
10 |
+
"classifier_proj_size": 256,
|
11 |
+
"conv_bias": true,
|
12 |
+
"conv_dim": [
|
13 |
+
512,
|
14 |
+
512,
|
15 |
+
512,
|
16 |
+
512,
|
17 |
+
512,
|
18 |
+
512,
|
19 |
+
512
|
20 |
+
],
|
21 |
+
"conv_kernel": [
|
22 |
+
10,
|
23 |
+
3,
|
24 |
+
3,
|
25 |
+
3,
|
26 |
+
3,
|
27 |
+
2,
|
28 |
+
2
|
29 |
+
],
|
30 |
+
"conv_stride": [
|
31 |
+
5,
|
32 |
+
2,
|
33 |
+
2,
|
34 |
+
2,
|
35 |
+
2,
|
36 |
+
2,
|
37 |
+
2
|
38 |
+
],
|
39 |
+
"ctc_loss_reduction": "sum",
|
40 |
+
"ctc_zero_infinity": false,
|
41 |
+
"do_stable_layer_norm": true,
|
42 |
+
"eos_token_id": 2,
|
43 |
+
"feat_extract_activation": "gelu",
|
44 |
+
"feat_extract_dropout": 0.0,
|
45 |
+
"feat_extract_norm": "layer",
|
46 |
+
"feat_proj_dropout": 0.1,
|
47 |
+
"final_dropout": 0.0,
|
48 |
+
"gradient_checkpointing": false,
|
49 |
+
"hidden_act": "gelu",
|
50 |
+
"hidden_dropout": 0.1,
|
51 |
+
"hidden_size": 1024,
|
52 |
+
"id2label": {
|
53 |
+
"0": "id10001",
|
54 |
+
"1": "id10002",
|
55 |
+
"2": "id10003",
|
56 |
+
"3": "id10004",
|
57 |
+
"4": "id10005",
|
58 |
+
"5": "id10006",
|
59 |
+
"6": "id10007",
|
60 |
+
"7": "id10008",
|
61 |
+
"8": "id10009",
|
62 |
+
"9": "id10010",
|
63 |
+
"10": "id10011",
|
64 |
+
"11": "id10012",
|
65 |
+
"12": "id10013",
|
66 |
+
"13": "id10014",
|
67 |
+
"14": "id10015",
|
68 |
+
"15": "id10016",
|
69 |
+
"16": "id10017",
|
70 |
+
"17": "id10018",
|
71 |
+
"18": "id10019",
|
72 |
+
"19": "id10020",
|
73 |
+
"20": "id10021",
|
74 |
+
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|
75 |
+
"22": "id10023",
|
76 |
+
"23": "id10024",
|
77 |
+
"24": "id10025",
|
78 |
+
"25": "id10026",
|
79 |
+
"26": "id10027",
|
80 |
+
"27": "id10028",
|
81 |
+
"28": "id10029",
|
82 |
+
"29": "id10030",
|
83 |
+
"30": "id10031",
|
84 |
+
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|
85 |
+
"32": "id10033",
|
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+
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|
87 |
+
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|
88 |
+
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|
89 |
+
"36": "id10037",
|
90 |
+
"37": "id10038",
|
91 |
+
"38": "id10039",
|
92 |
+
"39": "id10040",
|
93 |
+
"40": "id10041",
|
94 |
+
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|
95 |
+
"42": "id10043",
|
96 |
+
"43": "id10044",
|
97 |
+
"44": "id10045",
|
98 |
+
"45": "id10046",
|
99 |
+
"46": "id10047",
|
100 |
+
"47": "id10048",
|
101 |
+
"48": "id10049",
|
102 |
+
"49": "id10050",
|
103 |
+
"50": "id10051",
|
104 |
+
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|
105 |
+
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|
106 |
+
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|
107 |
+
"54": "id10055",
|
108 |
+
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|
109 |
+
"56": "id10057",
|
110 |
+
"57": "id10058",
|
111 |
+
"58": "id10059",
|
112 |
+
"59": "id10060",
|
113 |
+
"60": "id10061",
|
114 |
+
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|
115 |
+
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|
116 |
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|
117 |
+
"64": "id10065",
|
118 |
+
"65": "id10066",
|
119 |
+
"66": "id10067",
|
120 |
+
"67": "id10068",
|
121 |
+
"68": "id10069",
|
122 |
+
"69": "id10070",
|
123 |
+
"70": "id10071",
|
124 |
+
"71": "id10072",
|
125 |
+
"72": "id10073",
|
126 |
+
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|
127 |
+
"74": "id10075",
|
128 |
+
"75": "id10076",
|
129 |
+
"76": "id10077",
|
130 |
+
"77": "id10078",
|
131 |
+
"78": "id10079",
|
132 |
+
"79": "id10080",
|
133 |
+
"80": "id10081",
|
134 |
+
"81": "id10082",
|
135 |
+
"82": "id10083",
|
136 |
+
"83": "id10084",
|
137 |
+
"84": "id10085",
|
138 |
+
"85": "id10086",
|
139 |
+
"86": "id10087",
|
140 |
+
"87": "id10088",
|
141 |
+
"88": "id10089",
|
142 |
+
"89": "id10090",
|
143 |
+
"90": "id10091",
|
144 |
+
"91": "id10092",
|
145 |
+
"92": "id10093",
|
146 |
+
"93": "id10094",
|
147 |
+
"94": "id10095",
|
148 |
+
"95": "id10096",
|
149 |
+
"96": "id10097",
|
150 |
+
"97": "id10098",
|
151 |
+
"98": "id10099",
|
152 |
+
"99": "id10100",
|
153 |
+
"100": "id10101",
|
154 |
+
"101": "id10102",
|
155 |
+
"102": "id10103",
|
156 |
+
"103": "id10104",
|
157 |
+
"104": "id10105",
|
158 |
+
"105": "id10106",
|
159 |
+
"106": "id10107",
|
160 |
+
"107": "id10108",
|
161 |
+
"108": "id10109",
|
162 |
+
"109": "id10110",
|
163 |
+
"110": "id10111",
|
164 |
+
"111": "id10112",
|
165 |
+
"112": "id10113",
|
166 |
+
"113": "id10114",
|
167 |
+
"114": "id10115",
|
168 |
+
"115": "id10116",
|
169 |
+
"116": "id10117",
|
170 |
+
"117": "id10118",
|
171 |
+
"118": "id10119",
|
172 |
+
"119": "id10120",
|
173 |
+
"120": "id10121",
|
174 |
+
"121": "id10122",
|
175 |
+
"122": "id10123",
|
176 |
+
"123": "id10124",
|
177 |
+
"124": "id10125",
|
178 |
+
"125": "id10126",
|
179 |
+
"126": "id10127",
|
180 |
+
"127": "id10128",
|
181 |
+
"128": "id10129",
|
182 |
+
"129": "id10130",
|
183 |
+
"130": "id10131",
|
184 |
+
"131": "id10132",
|
185 |
+
"132": "id10133",
|
186 |
+
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|
187 |
+
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|
188 |
+
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|
189 |
+
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|
190 |
+
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|
191 |
+
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|
192 |
+
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|
193 |
+
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|
194 |
+
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|
195 |
+
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|
196 |
+
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|
197 |
+
"144": "id10145",
|
198 |
+
"145": "id10146",
|
199 |
+
"146": "id10147",
|
200 |
+
"147": "id10148",
|
201 |
+
"148": "id10149",
|
202 |
+
"149": "id10150",
|
203 |
+
"150": "id10151",
|
204 |
+
"151": "id10152",
|
205 |
+
"152": "id10153",
|
206 |
+
"153": "id10154",
|
207 |
+
"154": "id10155",
|
208 |
+
"155": "id10156",
|
209 |
+
"156": "id10157",
|
210 |
+
"157": "id10158",
|
211 |
+
"158": "id10159",
|
212 |
+
"159": "id10160",
|
213 |
+
"160": "id10161",
|
214 |
+
"161": "id10162",
|
215 |
+
"162": "id10163",
|
216 |
+
"163": "id10164",
|
217 |
+
"164": "id10165",
|
218 |
+
"165": "id10166",
|
219 |
+
"166": "id10167",
|
220 |
+
"167": "id10168",
|
221 |
+
"168": "id10169",
|
222 |
+
"169": "id10170",
|
223 |
+
"170": "id10171",
|
224 |
+
"171": "id10172",
|
225 |
+
"172": "id10173",
|
226 |
+
"173": "id10174",
|
227 |
+
"174": "id10175",
|
228 |
+
"175": "id10176",
|
229 |
+
"176": "id10177",
|
230 |
+
"177": "id10178",
|
231 |
+
"178": "id10179",
|
232 |
+
"179": "id10180",
|
233 |
+
"180": "id10181",
|
234 |
+
"181": "id10182",
|
235 |
+
"182": "id10183",
|
236 |
+
"183": "id10184",
|
237 |
+
"184": "id10185",
|
238 |
+
"185": "id10186",
|
239 |
+
"186": "id10187",
|
240 |
+
"187": "id10188",
|
241 |
+
"188": "id10189",
|
242 |
+
"189": "id10190",
|
243 |
+
"190": "id10191",
|
244 |
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1 |
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2 |
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3 |
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9 |
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pytorch_model.bin
ADDED
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