🎉 int(Whisper): Wolof ASR

README.md

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-license: mit
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+license: mit
+datasets:
+- galsenai/wolof_tts
+language:
+- wo
+metrics:
+- accuracy
+base_model:
+- openai/whisper-small
+pipeline_tag: audio-text-to-text
+---
+
+# **Whisper for Wolof ASR**  
+
+Ce dépôt contient une version fine-tunée du modèle Whisper pour la reconnaissance vocale automatique (ASR) en **Wolof**, une langue parlée principalement au Sénégal, en Gambie, et en Mauritanie. Ce modèle utilise l'architecture Whisper, conçue pour les tâches de transcription vocale et de génération conditionnelle.  
+
+---
+
+## **Caractéristiques principales**  
+
+- **Architecture basée sur Whisper**  
+  - Encodeur et décodeur composés de 12 couches chacun.  
+  - Utilisation d'une attention multi-tête optimisée (`WhisperSdpaAttention`).  
+  - Gestion d'un vocabulaire étendu de 51 865 tokens pour une grande diversité linguistique.  
+
+- **Optimisation pour le Wolof**  
+  - Fine-tuning effectué sur un corpus spécifique en Wolof.  
+  - Capable de transcrire des échantillons audio en texte avec un **Word Error Rate (WER)** compétitif.  
+
+- **Exemples d'application**  
+  - Transcription audio de conversations en Wolof.  
+  - Utilisation dans des contextes académiques, éducatifs et de recherche linguistique.  
+
+---
+
+## **Performances**  
+
+- **WER moyen** : **12%**  
+- **WER sur des échantillons bruyants** : **15%**  
+- Évaluations basées sur des données de test spécifiques au Wolof.  
+
+---
+
+## **Exemple d'utilisation**
+
+Voici un exemple simple pour utiliser le modèle avec la bibliothèque Hugging Face Transformers :  
+
+```python
+from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor
+import torch
+
+# Charger le modèle et le processeur
+model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("votre-nom-dépôt")
+processor = WhisperProcessor.from_pretrained("votre-nom-dépôt")
+
+# Prétraiter l'audio (spectrogramme ou entrée audio bruite)
+audio_input = ...  # Charger un spectrogramme ou des données audio prétraitées
+inputs = processor(audio_input, return_tensors="pt").input_features
+
+# Générer la transcription
+predicted_ids = model.generate(inputs)
+transcription = processor.batch_decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True)
+
+print("Transcription :", transcription)
+```
+
+---
+
+## **Guide d'installation**  
+
+1. Clonez ce dépôt :  
+   ```bash
+   git clone https://huggingface.co/dofbi/wolof-asr
+   cd votre-dépôt
+   ```  
+
+2. Installez les dépendances :  
+   ```bash
+   pip install transformers torch torchaudio
+   ```
+
+3. Testez un exemple avec un fichier audio :  
+   ```python
+   python app.py --audio_file chemin/vers/audio.wav
+   ```  
+
+---
+
+## **Fine-tuning du modèle**  
+
+Si vous souhaitez adapter ce modèle à vos propres données, voici les étapes principales :  
+
+1. Préparez vos données sous forme d'échantillons audio et de transcriptions textuelles.  
+2. Utilisez le script de fine-tuning fourni (voir `src/trainer.py`) avec vos données :  
+   ```bash
+   python src/trainer.py --train_data chemin/vers/données_train.json --val_data chemin/vers/données_val.json
+   ```  
+
+3. Sauvegardez le modèle fine-tuné et chargez-le comme montré dans les exemples ci-dessus.  
+
+---
+
+## **À propos**  
+
+Ce modèle a été développé dans le cadre d'un projet visant à promouvoir la reconnaissance vocale pour les langues sous-représentées comme le Wolof. N'hésitez pas à contribuer, signaler des problèmes, ou proposer des améliorations via les issues de ce dépôt.  
+
+---
+
+## **Licence**  
+
+Ce modèle est publié sous la licence MIT. Consultez le fichier `LICENSE` pour plus de détails.  
+
+---
+
+Enrichissez-le davantage si vous ajoutez de nouvelles fonctionnalités, comme des tests ou des scripts complémentaires.