Edit model card

ESPnet2 ASR model

pyf98/fisher_callhome_spanish_conformer

This model was trained by Yifan Peng using fisher_callhome_spanish recipe in espnet.

Demo: How to use in ESPnet2

Follow the ESPnet installation instructions if you haven't done that already.

cd espnet
git checkout 568bd0808f7509f9735282537db4c68dc3bdf376
pip install -e .
cd egs2/fisher_callhome_spanish/asr1
./run.sh --skip_data_prep false --skip_train true --download_model pyf98/fisher_callhome_spanish_conformer

RESULTS

Environments

  • date: Tue Feb 28 20:50:34 CST 2023
  • python version: 3.9.15 (main, Nov 24 2022, 14:31:59) [GCC 11.2.0]
  • espnet version: espnet 202301
  • pytorch version: pytorch 1.13.1
  • Git hash: 568bd0808f7509f9735282537db4c68dc3bdf376
    • Commit date: Tue Feb 28 06:06:06 2023 -0500

exp/asr_train_asr_conformer6_raw_bpe1000_sp

WER

dataset Snt Wrd Corr Sub Del Ins Err S.Err
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decode_conformer_asr_model_valid.acc.ave/fisher_test 3641 40011 85.7 10.7 3.6 5.2 19.4 61.5

CER

dataset Snt Wrd Corr Sub Del Ins Err S.Err
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decode_conformer_asr_model_valid.acc.ave/fisher_test 3641 194507 94.6 2.2 3.2 4.7 10.1 61.5

TER

dataset Snt Wrd Corr Sub Del Ins Err S.Err
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decode_conformer_asr_model_valid.acc.ave/callhome_evltest 1829 28951 64.3 19.0 16.7 4.9 40.5 82.4
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decode_conformer_asr_model_valid.acc.ave/fisher_test 3641 54212 86.4 8.6 5.0 4.9 18.5 61.5

ASR config

expand
config: conf/tuning/train_asr_conformer6.yaml
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-   - dump/raw/dev/wav.scp
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    - text
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- <blank>
- <unk>
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- ▁ah
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- ▁eh
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- ▁porque
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- ▁más
- ▁ya
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- do
- ▁bueno
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- ▁entonces
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- da
- ▁así
- ▁muy
- ▁las
- ▁claro
- ▁también
- ndo
- ▁todo
- ▁bien
- ▁uno
- d
- ▁sé
- re
- ▁mhm
- la
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- ta
- i
- ▁sea
- b
- t
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- te
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- ▁son
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- ▁gente
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- ▁mucho
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- ó
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- ▁verdad
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- ▁estoy
- ▁he
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- ▁
- f
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- ▁llama
- ▁ma
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- ri
- ▁años
- en
- ▁hace
- ▁co
- co
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- ▁vi
- ▁veces
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- ▁so
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- ▁persona
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- ▁acá
- ▁digo
- ía
- ▁ejemplo
- ▁música
- ▁usted
- ron
- ▁ver
- cu
- ▁ve
- ▁ni
- ▁mucha
- sa
- ▁esa
- pe
- ría
- ve
- ▁ser
- ▁okay
- ▁pasa
- z
- ▁puede
- an
- ▁cosa
- ▁da
- ▁otra
- me
- ▁ay
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- al
- ▁sabes
- ▁después
- ja
- ▁tiempo
- nd
- ne
- ado
- mi
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- ▁po
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- ▁ju
- ▁i
- ▁otro
- ▁allá
- ▁m
- ica
- ▁estados
- tu
- ▁todos
- nte
- iendo
- va
- ▁donde
- ▁tan
- ▁mismo
- ▁esta
- ▁t
- ▁mo
- ▁ir
- ▁unidos
- ▁trabajo
- ▁poco
- tos
- cho
- ▁menos
- ▁ven
- ▁tenía
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- ▁personas
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- mo
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- ▁voy
- ▁exacto
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- ▁nueva
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- jo
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- ▁ro
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- ▁do
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- ▁hm
- ▁estar
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- je
- ▁hola
- ▁york
- ▁tanto
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- ▁vida
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- das
- ▁teléfono
- ie
- ▁mundo
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- ▁digamos
- ▁quiere
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- ▁bastante
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- j
- qui
- les
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- res
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- ▁español
- ▁tal
- ▁dios
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- ▁dinero
- pi
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- st
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- <sos/eos>
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Citing ESPnet

@inproceedings{watanabe2018espnet,
  author={Shinji Watanabe and Takaaki Hori and Shigeki Karita and Tomoki Hayashi and Jiro Nishitoba and Yuya Unno and Nelson Yalta and Jahn Heymann and Matthew Wiesner and Nanxin Chen and Adithya Renduchintala and Tsubasa Ochiai},
  title={{ESPnet}: End-to-End Speech Processing Toolkit},
  year={2018},
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@misc{watanabe2018espnet,
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  year={2018},
  eprint={1804.00015},
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