team-lucid/hubert-xlarge-korean

hubert-base-korean

Model Details

HuBERT(Hidden-Unit BERT)는 Facebook에서 제안한 Speech Representation Learning 모델입니다. HuBERT는 기존의 음성 인식 모델과 달리, 음성 신호를 raw waveform에서 바로 학습하는 self-supervised learning 방식을 사용합니다.

이 연구는 구글의 TPU Research Cloud(TRC)를 통해 지원받은 Cloud TPU로 학습되었습니다.

Model Description

		Base	Large
CNN Encoder	strides	5, 2, 2, 2, 2, 2, 2
	kernel width	10, 3, 3, 3, 3, 2, 2
	channel	512
Transformer Encoder	Layer	12	24
	embedding dim	768	1024
	inner FFN dim	3072	4096
	attention heads	8	16
Projection	dim	256	768
Params		95M	317M

How to Get Started with the Model

Pytorch

import torch
from transformers import HubertModel

model = HubertModel.from_pretrained("team-lucid/hubert-xlarge-korean")

wav = torch.ones(1, 16000)
outputs = model(wav)
print(f"Input:   {wav.shape}")  # [1, 16000]
print(f"Output:  {outputs.last_hidden_state.shape}")  # [1, 49, 768]

JAX/Flax

import jax.numpy as jnp
from transformers import FlaxAutoModel

model = FlaxAutoModel.from_pretrained("team-lucid/hubert-xlarge-korean", trust_remote_code=True)

wav = jnp.ones((1, 16000))
outputs = model(wav)
print(f"Input:   {wav.shape}")  # [1, 16000]
print(f"Output:  {outputs.last_hidden_state.shape}")  # [1, 49, 768]

Training Details

Training Data

해당 모델은 과학기술정보통신부의 재원으로 한국지능정보사회진흥원의 지원을 받아 구축된 자유대화 음성(일반남여), 다화자 음성합성 데이터, 방송 콘텐츠 대화체 음성인식 데이터 에서 약 4,000시간을 추출해 학습되었습니다.

Training Procedure

원 논문과 동일하게 MFCC 기반으로 Base 모델을 학습한 다음, 500 cluster로 k-means를 수행해 다시 Base와 Large 모델을 학습했습니다.

Training Hyperparameters

Hyperparameter	Base	Large
Warmup Steps	32,000	32,000
Learning Rates	5e-4	1.5e-3
Batch Size	128	128
Weight Decay	0.01	0.01
Max Steps	400,000	400,000
Learning Rate Decay	0.1	0.1
$Adam{\beta }_{1}Adam\backslash beta\_1$	0.9	0.9
$Adam{\beta }_{2}Adam\backslash beta\_2$	0.99	0.99