readme: ---
  language: el
  datasets:
  - common_voice
  metrics:
  - wer
  - cer
  tags:
  - audio
  - automatic-speech-recognition
  - speech
  - xlsr-fine-tuning-week
  license: apache-2.0
  model-index:
  - name: V XLSR Wav2Vec2 Large 53 - greek
    results:
    - task: 
        name: Speech Recognition
        type: automatic-speech-recognition
      dataset:
        name: Common Voice el
        type: common_voice
        args: el
      metrics:
         - name: Test WER
           type: wer
           value: 18.996669
         - name: Test CER
           type: cer
           value: 5.781874
  ---
  
  # Wav2Vec2-Large-XLSR-53-greek
  
  Fine-tuned [facebook/wav2vec2-large-xlsr-53](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-large-xlsr-53) on greek using the [Common Voice](https://huggingface.co/datasets/common_voice)  and [CSS10 Greek: Single Speaker Speech Dataset](https://www.kaggle.com/bryanpark/greek-single-speaker-speech-dataset).
  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:
  
  ```python
  import torch
  import torchaudio
  from datasets import load_dataset
  from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
  
  test_dataset = load_dataset("common_voice", "el", split="test[:2%]") #TODO: replace {lang_id} in your language code here. Make sure the code is one of the *ISO codes* of [this](https://huggingface.co/languages) site.
  
  processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("vasilis/wav2vec2-large-xlsr-53-greek") #TODO: replace {model_id} with your model id. The model id consists of {your_username}/{your_modelname}, *e.g.* `elgeish/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic`
  model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("vasilis/wav2vec2-large-xlsr-53-greek") #TODO: replace {model_id} with your model id. The model id consists of {your_username}/{your_modelname}, *e.g.* `elgeish/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic`
  
  resampler = torchaudio.transforms.Resample(48_000, 16_000)
  
  # Preprocessing the datasets.
  # We need to read the aduio files as arrays
  def speech_file_to_array_fn(batch):
      speech_array, sampling_rate = torchaudio.load(batch["path"])
      batch["speech"] = resampler(speech_array).squeeze().numpy()
      return batch
  
  test_dataset = test_dataset.map(speech_file_to_array_fn)
  inputs = processor(test_dataset["speech"][:2], sampling_rate=16_000, return_tensors="pt", padding=True)
  
  with torch.no_grad():
      logits = model(inputs.input_values, attention_mask=inputs.attention_mask).logits
  
  predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
  
  print("Prediction:", processor.batch_decode(predicted_ids))
  print("Reference:", test_dataset["sentence"][:2])
  ```
  | Reference     | Prediction |
  | ------------- | ------------- |
  | ΤΟ ΒΑΣΙΛΌΠΟΥΛΟ, ΠΟΥ ΜΟΙΆΖΕΙ ΛΕΟΝΤΑΡΆΚΙ ΚΑΙ ΑΕΤΟΥΔΆΚΙ | ΤΟ ΒΑΣΙΛΌΠΟΥΛΟ ΠΟΥ ΜΙΑΣΕ ΛΙΟΝΤΑΡΑΚΉ ΚΑΙ ΑΪΤΟΥΔΆΚΙ |
  | ΣΥΝΆΜΑ ΞΕΠΡΌΒΑΛΑΝ ΑΠΌ ΜΈΣΑ ΑΠΌ ΤΑ ΔΈΝΤΡΑ, ΔΕΞΙΆ, ΑΡΜΑΤΩΜΈΝΟΙ ΚΑΒΑΛΑΡΈΟΙ. | ΣΥΝΆΜΑ ΚΑΙ ΤΡΌΒΑΛΑΝ ΑΠΌ ΜΈΣΑ ΑΠΌ ΤΑ ΔΈΝΤΡΑ ΔΕΞΙΆ ΑΡΜΑΤΩΜΈΝΟΙ ΚΑΒΑΛΑΡΈΟΙ |
  | ΤΑ ΣΥΣΚΕΥΑΣΜΈΝΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΆ ΛΑΧΑΝΙΚΆ ΔΕΝ ΠΕΡΙΈΧΟΥΝ ΣΥΝΤΗΡΗΤΙΚΆ ΚΑΙ ΟΡΜΌΝΕΣ | ΤΑ ΣΥΣΚΕΦΑΣΜΈΝΑ ΒΙΟΛΟΓΙΚΆ ΛΑΧΑΝΙΚΆ ΔΕΝ ΠΕΡΙΈΧΟΥΝ ΣΙΔΗΡΗΤΙΚΆ ΚΑΙ ΟΡΜΌΝΕΣ |
  | ΑΚΟΛΟΥΘΉΣΕΤΕ ΜΕ! | ΑΚΟΛΟΥΘΉΣΤΕ ΜΕ |
  | ΚΑΙ ΠΟΎ ΜΠΟΡΏ ΝΑ ΤΟΝ ΒΡΩ; | Ε ΠΟΎ ΜΠΟΡΏ ΝΑ ΤΙ ΕΒΡΩ |
  | ΝΑΙ! ΑΠΟΚΡΊΘΗΚΕ ΤΟ ΠΑΙΔΊ | ΝΑΙ ΑΠΟΚΡΊΘΗΚΕ ΤΟ ΠΑΙΔΊ |
  | ΤΟ ΠΑΛΆΤΙ ΜΟΥ ΤΟ ΠΡΟΜΉΘΕΥΕ. | ΤΟ ΠΑΛΆΤΙ ΜΟΥ ΤΟ ΠΡΟΜΉΘΕΥΕ |
  | ΉΛΘΕ ΜΉΝΥΜΑ ΑΠΌ ΤΟ ΘΕΊΟ ΒΑΣΙΛΙΆ; | ΉΛΘΑ ΜΕΊΝΕΙ ΜΕ ΑΠΌ ΤΟ ΘΕΊΟ ΒΑΣΊΛΙΑ |
  | ΠΑΡΑΚΆΤΩ, ΈΝΑ ΡΥΆΚΙ ΜΟΥΡΜΟΎΡΙΖΕ ΓΛΥΚΆ, ΚΥΛΏΝΤΑΣ ΤΑ ΚΡΥΣΤΑΛΛΈΝΙΑ ΝΕΡΆ ΤΟΥ ΑΝΆΜΕΣΑ ΣΤΑ ΠΥΚΝΆ ΧΑΜΌΔΕΝΤΡΑ. | ΠΑΡΑΚΆΤΩ ΈΝΑ ΡΥΆΚΙ ΜΟΥΡΜΟΎΡΙΖΕ ΓΛΥΚΆ ΚΥΛΏΝΤΑΣ ΤΑ ΚΡΥΣΤΑΛΛΈΝΙΑ ΝΕΡΆ ΤΟΥ ΑΝΆΜΕΣΑ ΣΤΑ ΠΥΚΡΆ ΧΑΜΌΔΕΝΤΡΑ |
  | ΠΡΆΓΜΑΤΙ, ΕΊΝΑΙ ΑΣΤΕΊΟ ΝΑ ΠΆΡΕΙ Ο ΔΙΆΒΟΛΟΣ | ΠΡΆΓΜΑΤΗ ΕΊΝΑΙ ΑΣΤΕΊΟ ΝΑ ΠΆΡΕΙ Ο ΔΙΆΒΟΛΟΣ |
  
  ## Evaluation
  
  The model can be evaluated as follows on the greek test data of Common Voice.
  
  
  ```python
  import torch
  import torchaudio
  from datasets import load_dataset, load_metric
  from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor
  import re
  
  test_dataset = load_dataset("common_voice", "el", split="test") #TODO: replace {lang_id} in your language code here. Make sure the code is one of the *ISO codes* of [this](https://huggingface.co/languages) site.
  wer = load_metric("wer")
  
  processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("vasilis/wav2vec2-large-xlsr-53-greek") #TODO: replace {model_id} with your model id. The model id consists of {your_username}/{your_modelname}, *e.g.* `elgeish/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic`
  model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("vasilis/wav2vec2-large-xlsr-53-greek") #TODO: replace {model_id} with your model id. The model id consists of {your_username}/{your_modelname}, *e.g.* `elgeish/wav2vec2-large-xlsr-53-arabic`
  model.to("cuda")
  
  chars_to_ignore_regex = '[\,\?\.\!\-\;\:\"\“]' # TODO: adapt this list to include all special characters you removed from the data
  
  normalize_greek_letters = {"ς": "σ"}
  # normalize_greek_letters = {"ά": "α", "έ": "ε", "ί": "ι", 'ϊ': "ι", "ύ": "υ", "ς": "σ", "ΐ": "ι", 'ϋ': "υ", "ή": "η", "ώ": "ω", 'ό': "ο"}
  remove_chars_greek = {"a": "", "h": "", "n": "