readme: ---
  language: ka
  datasets:
  - common_voice
  tags:
  - audio
  - automatic-speech-recognition
  - speech
  - xlsr-fine-tuning-week
  license: apache-2.0
  widget:
  - example_title: Common Voice sample 566
    src: https://huggingface.co/m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-georgian/resolve/main/sample566.flac
  - example_title: Common Voice sample 95
    src: https://huggingface.co/m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-georgian/resolve/main/sample95.flac
  model-index:
  - name: XLSR Wav2Vec2 Georgian by Mehrdad Farahani
    results:
    - task: 
        name: Speech Recognition
        type: automatic-speech-recognition
      dataset:
        name: Common Voice ka
        type: common_voice
        args: ka
      metrics:
         - name: Test WER
           type: wer
           value: 43.86
          
  ---
  
  # Wav2Vec2-Large-XLSR-53-Georgian
  
  Fine-tuned [facebook/wav2vec2-large-xlsr-53](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-large-xlsr-53) in Georgian using [Common Voice](https://huggingface.co/datasets/common_voice). When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz.
  
  ## Usage
  The model can be used directly (without a language model) as follows:
  
  **Requirements**
  ```bash
  # requirement packages
  !pip install git+https://github.com/huggingface/datasets.git
  !pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
  !pip install torchaudio
  !pip install librosa
  !pip install jiwer
  ```
  
  **Normalizer**
  ```bash
  !wget -O normalizer.py https://huggingface.co/m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-lithuanian/raw/main/normalizer.py
  ```
  
  **Prediction**
  ```python
  import librosa
  import torch
  import torchaudio
  from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
  from datasets import load_dataset
  
  import numpy as np
  import re
  import string
  
  import IPython.display as ipd
  
  from normalizer import normalizer
  
  
  def speech_file_to_array_fn(batch):
      speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
      speech_array = speech_array.squeeze().numpy()
      speech_array = librosa.resample(np.asarray(speech_array), sampling_rate, 16_000)
  
      batch["speech"] = speech_array
      return batch
  
  
  def predict(batch):
      features = processor(batch["speech"], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)
  
      input_values = features.input_values.to(device)
      attention_mask = features.attention_mask.to(device)
  
      with torch.no_grad():
          logits = model(input_values, attention_mask=attention_mask).logits 
          
      pred_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
  
      batch["predicted"] = processor.batch_decode(pred_ids)[0]
      return batch
  
  
  device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
  processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-georgian")
  model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("m3hrdadfi/wav2vec2-large-xlsr-georgian").to(device)
  
  dataset = load_dataset("common_voice", "ka", split="test[:1%]")
  dataset = dataset.map(
      normalizer, 
      fn_kwargs={"remove_extra_space": True},
      remove_columns=list(set(dataset.column_names) - set(['sentence', 'path']))
  )
  
  dataset = dataset.map(speech_file_to_array_fn)
  result = dataset.map(predict)
  
  max_items = np.random.randint(0, len(result), 20).tolist()
  for i in max_items:
      reference, predicted =  result["sentence"][i], result["predicted"][i]
      print("reference:", reference)
      print("predicted:", predicted)
      print('---')
  ```
  
  **Output:**
  ```text
  reference: პრეზიდენტობისას ბუში საქართველოს და უკრაინის დემოკრატიულ მოძრაობების და ნატოში გაწევრიანების აქტიური მხარდამჭერი იყო
  predicted: პრეზიდენტო ვისას ბუში საქართველოს და უკრაინის დემოკრატიულ მოძრაობების და ნატიში დაწევრიანების აქტიური მხარდამჭერი იყო
  ---
  reference: შესაძლებელია მისი დამონება და მსახურ დემონად გადაქცევა
  predicted: შესაძლებელია მისი დამონებათ და მსახურდემანად გადაქცევა
  ---
  reference: ეს გამოსახულებები აღბეჭდილი იყო მოსკოვის დიდი მთავრებისა და მეფეების ბეჭდებზე
  predicted: ეს გამოსახულებები აღბეჭდილი იყო მოსკოვის დიდი მთავრებისა და მეფეების ბეჭდებზე
  ---
  reference: ჯოლიმ ოქროს გლობუსისა და კინომსახიობთა გილდიის ნომინაციები მიიღო
  predicted: ჯოლი მოქროს გლობუსისა და კინამსახიობთა გილდიის ნომინაციები მიიღო
  ---
  reference: შემდგომში საქალაქო ბიბლიოთეკა სარაიონო ბიბლიოთეკად გადაკეთდა გაიზარდა წიგნადი ფონდი
  predicted: შემდღომში საქალაქო ბიბლიოთეკა სარაიონო ბიბლიოთეკად გადაკეთა გაიზარდა წიგნადი ფოვდი
  ---
  reference: აბრამსი დაუკავშირდა მირანდას და ორი თვის განმავლობაში ისინი მუშაობდნენ აღნიშნული სცენის თანმხლებ მელოდიაზე
  predicted: აბრამში და უკავშირდა მირანდეს და ორითვის განმავლობაში ისინი მუშაობდნენა აღნიშნულის ჩენის მთამხლევით მელოდიაში
  ---
  reference: ამჟამად თემთა პალატის ოპოზიციის ლიდერია ლეიბორისტული პარტიის ლიდერი ჯერემი კორბინი
  predicted: ამჟამად თემთა პალატის ოპოზიციის ლიდერია ლეიბურისტული პარტიის ლიდერი ჯერემი კორვინი
  ---
  reference: ორი
  predicted: ორი
  ---
  reference: მას შემდეგ იგი კოლექტივის მუდმივი წევრია
  predicted: მას შემდეგ იგი კოლექტივის ფუდ მივი წევრია
  ---
  reference: აზერბაიჯანულ ფილოსოფიას შეიძლება მივაკუთვნოთ რუსეთის საზოგადო მოღვაწე ჰეიდარ ჯემალი
  predicted: აზერგვოიჯანალ ფილოსოფიას