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14.5 KB · 1501 lines · markdown Raw

1	`---`
2	`tags:`
3	`- mms`
4	`language:`
5	`- ab`
6	`- af`
7	`- ak`
8	`- am`
9	`- ar`
10	`- as`
11	`- av`
12	`- ay`
13	`- az`
14	`- ba`
15	`- bm`
16	`- be`
17	`- bn`
18	`- bi`
19	`- bo`
20	`- sh`
21	`- br`
22	`- bg`
23	`- ca`
24	`- cs`
25	`- ce`
26	`- cv`
27	`- ku`
28	`- cy`
29	`- da`
30	`- de`
31	`- dv`
32	`- dz`
33	`- el`
34	`- en`
35	`- eo`
36	`- et`
37	`- eu`
38	`- ee`
39	`- fo`
40	`- fa`
41	`- fj`
42	`- fi`
43	`- fr`
44	`- fy`
45	`- ff`
46	`- ga`
47	`- gl`
48	`- gn`
49	`- gu`
50	`- zh`
51	`- ht`
52	`- ha`
53	`- he`
54	`- hi`
55	`- sh`
56	`- hu`
57	`- hy`
58	`- ig`
59	`- ia`
60	`- ms`
61	`- is`
62	`- it`
63	`- jv`
64	`- ja`
65	`- kn`
66	`- ka`
67	`- kk`
68	`- kr`
69	`- km`
70	`- ki`
71	`- rw`
72	`- ky`
73	`- ko`
74	`- kv`
75	`- lo`
76	`- la`
77	`- lv`
78	`- ln`
79	`- lt`
80	`- lb`
81	`- lg`
82	`- mh`
83	`- ml`
84	`- mr`
85	`- ms`
86	`- mk`
87	`- mg`
88	`- mt`
89	`- mn`
90	`- mi`
91	`- my`
92	`- zh`
93	`- nl`
94	`- 'no'`
95	`- 'no'`
96	`- ne`
97	`- ny`
98	`- oc`
99	`- om`
100	`- or`
101	`- os`
102	`- pa`
103	`- pl`
104	`- pt`
105	`- ms`
106	`- ps`
107	`- qu`
108	`- qu`
109	`- qu`
110	`- qu`
111	`- qu`
112	`- qu`
113	`- qu`
114	`- qu`
115	`- qu`
116	`- qu`
117	`- qu`
118	`- qu`
119	`- qu`
120	`- qu`
121	`- qu`
122	`- qu`
123	`- qu`
124	`- qu`
125	`- qu`
126	`- qu`
127	`- qu`
128	`- qu`
129	`- ro`
130	`- rn`
131	`- ru`
132	`- sg`
133	`- sk`
134	`- sl`
135	`- sm`
136	`- sn`
137	`- sd`
138	`- so`
139	`- es`
140	`- sq`
141	`- su`
142	`- sv`
143	`- sw`
144	`- ta`
145	`- tt`
146	`- te`
147	`- tg`
148	`- tl`
149	`- th`
150	`- ti`
151	`- ts`
152	`- tr`
153	`- uk`
154	`- ms`
155	`- vi`
156	`- wo`
157	`- xh`
158	`- ms`
159	`- yo`
160	`- ms`
161	`- zu`
162	`- za`
163	`license: cc-by-nc-4.0`
164	`datasets:`
165	`- google/fleurs`
166	`metrics:`
167	`- wer`
168	`---`
169
170	`# Massively Multilingual Speech (MMS) - Finetuned ASR - ALL`
171
172	`This checkpoint is a model fine-tuned for multi-lingual ASR and part of Facebook's [Massive Multilingual Speech project](https://research.facebook.com/publications/scaling-speech-technology-to-1000-languages/).`
173	`This checkpoint is based on the [Wav2Vec2 architecture](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/wav2vec2) and makes use of adapter models to transcribe 1000+ languages.`
174	`The checkpoint consists of 1 billion parameters and has been fine-tuned from [facebook/mms-1b](https://huggingface.co/facebook/mms-1b) on 1162 languages.`
175
176	`## Table Of Content`
177
178	`- [Example](#example)`
179	`- [Supported Languages](#supported-languages)`
180	`- [Model details](#model-details)`
181	`- [Additional links](#additional-links)`
182
183	`## Example`
184
185	`This MMS checkpoint can be used with [Transformers](https://github.com/huggingface/transformers) to transcribe audio of 1107 different`
186	`languages. Let's look at a simple example.`
187
188	`First, we install transformers and some other libraries`
189	```
190	`pip install torch accelerate torchaudio datasets`
191	`pip install --upgrade transformers`
192	````
193
194	Note: In order to use MMS you need to have at least `transformers >= 4.30` installed. If the `4.30` version
195	is not yet available [on PyPI](https://pypi.org/project/transformers/) make sure to install `transformers` from
196	`source:`
197	```
198	`pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git`
199	```
200
201	Next, we load a couple of audio samples via `datasets`. Make sure that the audio data is sampled to 16000 kHz.
202
203	```py
204	`from datasets import load_dataset, Audio`
205
206	`# English`
207	`stream_data = load_dataset("mozilla-foundation/common_voice_13_0", "en", split="test", streaming=True)`
208	`stream_data = stream_data.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16000))`
209	`en_sample = next(iter(stream_data))["audio"]["array"]`
210
211	`# French`
212	`stream_data = load_dataset("mozilla-foundation/common_voice_13_0", "fr", split="test", streaming=True)`
213	`stream_data = stream_data.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16000))`
214	`fr_sample = next(iter(stream_data))["audio"]["array"]`
215	```
216
217	`Next, we load the model and processor`
218
219	```py
220	`from transformers import Wav2Vec2ForCTC, AutoProcessor`
221	`import torch`
222
223	`model_id = "facebook/mms-1b-all"`
224
225	`processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)`
226	`model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained(model_id)`
227	```
228
229	`Now we process the audio data, pass the processed audio data to the model and transcribe the model output, just like we usually do for Wav2Vec2 models such as [facebook/wav2vec2-base-960h](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-base-960h)`
230
231	```py
232	`inputs = processor(en_sample, sampling_rate=16_000, return_tensors="pt")`
233
234	`with torch.no_grad():`
235	`outputs = model(**inputs).logits`
236
237	`ids = torch.argmax(outputs, dim=-1)[0]`
238	`transcription = processor.decode(ids)`
239	`# 'joe keton disapproved of films and buster also had reservations about the media'`
240	```
241
242	We can now keep the same model in memory and simply switch out the language adapters by calling the convenient [`load_adapter()`]() function for the model and [`set_target_lang()`]() for the tokenizer. We pass the target language as an input - "fra" for French.
243
244	```py
245	`processor.tokenizer.set_target_lang("fra")`
246	`model.load_adapter("fra")`
247
248	`inputs = processor(fr_sample, sampling_rate=16_000, return_tensors="pt")`
249
250	`with torch.no_grad():`
251	`outputs = model(**inputs).logits`
252
253	`ids = torch.argmax(outputs, dim=-1)[0]`
254	`transcription = processor.decode(ids)`
255	`# "ce dernier est volé tout au long de l'histoire romaine"`
256	```
257
258	`In the same way the language can be switched out for all other supported languages. Please have a look at:`
259	```py
260	`processor.tokenizer.vocab.keys()`
261	```
262
263	`For more details, please have a look at [the official docs](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/mms).`
264
265	`## Supported Languages`
266
267	`This model supports 1162 languages. Unclick the following to toogle all supported languages of this checkpoint in [ISO 639-3 code](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_639-3).`
268	`You can find more details about the languages and their ISO 649-3 codes in the [MMS Language Coverage Overview](https://dl.fbaipublicfiles.com/mms/misc/language_coverage_mms.html).`
269	`<details>`
270	`<summary>Click to toggle</summary>`
271
272	`- abi`
273	`- abk`
274	`- abp`
275	`- aca`
276	`- acd`
277	`- ace`
278	`- acf`
279	`- ach`
280	`- acn`
281	`- acr`
282	`- acu`
283	`- ade`
284	`- adh`
285	`- adj`
286	`- adx`
287	`- aeu`
288	`- afr`
289	`- agd`
290	`- agg`
291	`- agn`
292	`- agr`
293	`- agu`
294	`- agx`
295	`- aha`
296	`- ahk`
297	`- aia`
298	`- aka`
299	`- akb`
300	`- ake`
301	`- akp`
302	`- alj`
303	`- alp`
304	`- alt`
305	`- alz`
306	`- ame`
307	`- amf`
308	`- amh`
309	`- ami`
310	`- amk`
311	`- ann`
312	`- any`
313	`- aoz`
314	`- apb`
315	`- apr`
316	`- ara`
317	`- arl`
318	`- asa`
319	`- asg`
320	`- asm`
321	`- ast`
322	`- ata`
323	`- atb`
324	`- atg`
325	`- ati`
326	`- atq`
327	`- ava`
328	`- avn`
329	`- avu`
330	`- awa`
331	`- awb`
332	`- ayo`
333	`- ayr`
334	`- ayz`
335	`- azb`
336	`- azg`
337	`- azj-script_cyrillic`
338	`- azj-script_latin`
339	`- azz`
340	`- bak`
341	`- bam`
342	`- ban`
343	`- bao`
344	`- bas`
345	`- bav`
346	`- bba`
347	`- bbb`
348	`- bbc`
349	`- bbo`
350	`- bcc-script_arabic`
351	`- bcc-script_latin`
352	`- bcl`
353	`- bcw`
354	`- bdg`
355	`- bdh`
356	`- bdq`
357	`- bdu`
358	`- bdv`
359	`- beh`
360	`- bel`
361	`- bem`
362	`- ben`
363	`- bep`
364	`- bex`
365	`- bfa`
366	`- bfo`
367	`- bfy`
368	`- bfz`
369	`- bgc`
370	`- bgq`
371	`- bgr`
372	`- bgt`
373	`- bgw`
374	`- bha`
375	`- bht`
376	`- bhz`
377	`- bib`
378	`- bim`
379	`- bis`
380	`- biv`
381	`- bjr`
382	`- bjv`
383	`- bjw`
384	`- bjz`
385	`- bkd`
386	`- bkv`
387	`- blh`
388	`- blt`
389	`- blx`
390	`- blz`
391	`- bmq`
392	`- bmr`
393	`- bmu`
394	`- bmv`
395	`- bng`
396	`- bno`
397	`- bnp`
398	`- boa`
399	`- bod`
400	`- boj`
401	`- bom`
402	`- bor`
403	`- bos`
404	`- bov`
405	`- box`
406	`- bpr`
407	`- bps`
408	`- bqc`
409	`- bqi`
410	`- bqj`
411	`- bqp`
412	`- bre`
413	`- bru`
414	`- bsc`
415	`- bsq`
416	`- bss`
417	`- btd`
418	`- bts`
419	`- btt`
420	`- btx`
421	`- bud`
422	`- bul`
423	`- bus`
424	`- bvc`
425	`- bvz`
426	`- bwq`
427	`- bwu`
428	`- byr`
429	`- bzh`
430	`- bzi`
431	`- bzj`
432	`- caa`
433	`- cab`
434	`- cac-dialect_sanmateoixtatan`
435	`- cac-dialect_sansebastiancoatan`
436	`- cak-dialect_central`
437	`- cak-dialect_santamariadejesus`
438	`- cak-dialect_santodomingoxenacoj`
439	`- cak-dialect_southcentral`
440	`- cak-dialect_western`
441	`- cak-dialect_yepocapa`
442	`- cap`
443	`- car`
444	`- cas`
445	`- cat`
446	`- cax`
447	`- cbc`
448	`- cbi`
449	`- cbr`
450	`- cbs`
451	`- cbt`
452	`- cbu`
453	`- cbv`
454	`- cce`
455	`- cco`
456	`- cdj`
457	`- ceb`
458	`- ceg`
459	`- cek`
460	`- ces`
461	`- cfm`
462	`- cgc`
463	`- che`
464	`- chf`
465	`- chv`
466	`- chz`
467	`- cjo`
468	`- cjp`
469	`- cjs`
470	`- ckb`
471	`- cko`
472	`- ckt`
473	`- cla`
474	`- cle`
475	`- cly`
476	`- cme`
477	`- cmn-script_simplified`
478	`- cmo-script_khmer`
479	`- cmo-script_latin`
480	`- cmr`
481	`- cnh`
482	`- cni`
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487	`- cok`
488	`- con`
489	`- cot`
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493	`- cpu`
494	`- crh`
495	`- crk-script_latin`
496	`- crk-script_syllabics`
497	`- crn`
498	`- crq`
499	`- crs`
500	`- crt`
501	`- csk`
502	`- cso`
503	`- ctd`
504	`- ctg`
505	`- cto`
506	`- ctu`
507	`- cuc`
508	`- cui`
509	`- cuk`
510	`- cul`
511	`- cwa`
512	`- cwe`
513	`- cwt`
514	`- cya`
515	`- cym`
516	`- daa`
517	`- dah`
518	`- dan`
519	`- dar`
520	`- dbj`
521	`- dbq`
522	`- ddn`
523	`- ded`
524	`- des`
525	`- deu`
526	`- dga`
527	`- dgi`
528	`- dgk`
529	`- dgo`
530	`- dgr`
531	`- dhi`
532	`- did`
533	`- dig`
534	`- dik`
535	`- dip`
536	`- div`
537	`- djk`
538	`- dnj-dialect_blowowest`
539	`- dnj-dialect_gweetaawueast`
540	`- dnt`
541	`- dnw`
542	`- dop`
543	`- dos`
544	`- dsh`
545	`- dso`
546	`- dtp`
547	`- dts`
548	`- dug`
549	`- dwr`
550	`- dyi`
551	`- dyo`
552	`- dyu`
553	`- dzo`
554	`- eip`
555	`- eka`
556	`- ell`
557	`- emp`
558	`- enb`
559	`- eng`
560	`- enx`
561	`- epo`
562	`- ese`
563	`- ess`
564	`- est`
565	`- eus`
566	`- evn`
567	`- ewe`
568	`- eza`
569	`- fal`
570	`- fao`
571	`- far`
572	`- fas`
573	`- fij`
574	`- fin`
575	`- flr`
576	`- fmu`
577	`- fon`
578	`- fra`
579	`- frd`
580	`- fry`
581	`- ful`
582	`- gag-script_cyrillic`
583	`- gag-script_latin`
584	`- gai`
585	`- gam`
586	`- gau`
587	`- gbi`
588	`- gbk`
589	`- gbm`
590	`- gbo`
591	`- gde`
592	`- geb`
593	`- gej`
594	`- gil`
595	`- gjn`
596	`- gkn`
597	`- gld`
598	`- gle`
599	`- glg`
600	`- glk`
601	`- gmv`
602	`- gna`
603	`- gnd`
604	`- gng`
605	`- gof-script_latin`
606	`- gog`
607	`- gor`
608	`- gqr`
609	`- grc`
610	`- gri`
611	`- grn`
612	`- grt`
613	`- gso`
614	`- gub`
615	`- guc`
616	`- gud`
617	`- guh`
618	`- guj`
619	`- guk`
620	`- gum`
621	`- guo`
622	`- guq`
623	`- guu`
624	`- gux`
625	`- gvc`
626	`- gvl`
627	`- gwi`
628	`- gwr`
629	`- gym`
630	`- gyr`
631	`- had`
632	`- hag`
633	`- hak`
634	`- hap`
635	`- hat`
636	`- hau`
637	`- hay`
638	`- heb`
639	`- heh`
640	`- hif`
641	`- hig`
642	`- hil`
643	`- hin`
644	`- hlb`
645	`- hlt`
646	`- hne`
647	`- hnn`
648	`- hns`
649	`- hoc`
650	`- hoy`
651	`- hrv`
652	`- hsb`
653	`- hto`
654	`- hub`
655	`- hui`
656	`- hun`
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667	`- icr`
668	`- idd`
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671	`- ife`
672	`- ifk`
673	`- ifu`
674	`- ify`
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676	`- ikk`
677	`- ilb`
678	`- ilo`
679	`- imo`
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681	`- inb`
682	`- ind`
683	`- iou`
684	`- ipi`
685	`- iqw`
686	`- iri`
687	`- irk`
688	`- isl`
689	`- ita`
690	`- itl`
691	`- itv`
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693	`- ixl-dialect_sanjuancotzal`
694	`- ixl-dialect_santamarianebaj`
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698	`- jam`
699	`- jav`
700	`- jbu`
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1082	`- ozm`
1083	`- pab`
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1085	`- pag`
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1189	`- saq`
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1312	`- tom`
1313	`- tos`
1314	`- tpi`
1315	`- tpm`
1316	`- tpp`
1317	`- tpt`
1318	`- trc`
1319	`- tri`
1320	`- trn`
1321	`- trs`
1322	`- tso`
1323	`- tsz`
1324	`- ttc`
1325	`- tte`
1326	`- ttq-script_tifinagh`
1327	`- tue`
1328	`- tuf`
1329	`- tuk-script_arabic`
1330	`- tuk-script_latin`
1331	`- tuo`
1332	`- tur`
1333	`- tvw`
1334	`- twb`
1335	`- twe`
1336	`- twu`
1337	`- txa`
1338	`- txq`
1339	`- txu`
1340	`- tye`
1341	`- tzh-dialect_bachajon`
1342	`- tzh-dialect_tenejapa`
1343	`- tzj-dialect_eastern`
1344	`- tzj-dialect_western`
1345	`- tzo-dialect_chamula`
1346	`- tzo-dialect_chenalho`
1347	`- ubl`
1348	`- ubu`
1349	`- udm`
1350	`- udu`
1351	`- uig-script_arabic`
1352	`- uig-script_cyrillic`
1353	`- ukr`
1354	`- umb`
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1356	`- upv`
1357	`- ura`
1358	`- urb`
1359	`- urd-script_arabic`
1360	`- urd-script_devanagari`
1361	`- urd-script_latin`
1362	`- urk`
1363	`- urt`
1364	`- ury`
1365	`- usp`
1366	`- uzb-script_cyrillic`
1367	`- uzb-script_latin`
1368	`- vag`
1369	`- vid`
1370	`- vie`
1371	`- vif`
1372	`- vmw`
1373	`- vmy`
1374	`- vot`
1375	`- vun`
1376	`- vut`
1377	`- wal-script_ethiopic`
1378	`- wal-script_latin`
1379	`- wap`
1380	`- war`
1381	`- waw`
1382	`- way`
1383	`- wba`
1384	`- wlo`
1385	`- wlx`
1386	`- wmw`
1387	`- wob`
1388	`- wol`
1389	`- wsg`
1390	`- wwa`
1391	`- xal`
1392	`- xdy`
1393	`- xed`
1394	`- xer`
1395	`- xho`
1396	`- xmm`
1397	`- xnj`
1398	`- xnr`
1399	`- xog`
1400	`- xon`
1401	`- xrb`
1402	`- xsb`
1403	`- xsm`
1404	`- xsr`
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1406	`- xta`
1407	`- xtd`
1408	`- xte`
1409	`- xtm`
1410	`- xtn`
1411	`- xua`
1412	`- xuo`
1413	`- yaa`
1414	`- yad`
1415	`- yal`
1416	`- yam`
1417	`- yao`
1418	`- yas`
1419	`- yat`
1420	`- yaz`
1421	`- yba`
1422	`- ybb`
1423	`- ycl`
1424	`- ycn`
1425	`- yea`
1426	`- yka`
1427	`- yli`
1428	`- yor`
1429	`- yre`
1430	`- yua`
1431	`- yue-script_traditional`
1432	`- yuz`
1433	`- yva`
1434	`- zaa`
1435	`- zab`
1436	`- zac`
1437	`- zad`
1438	`- zae`
1439	`- zai`
1440	`- zam`
1441	`- zao`
1442	`- zaq`
1443	`- zar`
1444	`- zas`
1445	`- zav`
1446	`- zaw`
1447	`- zca`
1448	`- zga`
1449	`- zim`
1450	`- ziw`
1451	`- zlm`
1452	`- zmz`
1453	`- zne`
1454	`- zos`
1455	`- zpc`
1456	`- zpg`
1457	`- zpi`
1458	`- zpl`
1459	`- zpm`
1460	`- zpo`
1461	`- zpt`
1462	`- zpu`
1463	`- zpz`
1464	`- ztq`
1465	`- zty`
1466	`- zul`
1467	`- zyb`
1468	`- zyp`
1469	`- zza`
1470
1471	`</details>`
1472
1473	`## Model details`
1474
1475	`- Developed by: Vineel Pratap et al.`
1476	`- Model type: Multi-Lingual Automatic Speech Recognition model`
1477	`- Language(s): 1000+ languages, see [supported languages](#supported-languages)`
1478	`- License: CC-BY-NC 4.0 license`
1479	`- Num parameters: 1 billion`
1480	`- Audio sampling rate: 16,000 kHz`
1481	`- Cite as:`
1482
1483	`@article{pratap2023mms,`
1484	`title={Scaling Speech Technology to 1,000+ Languages},`
1485	`author={Vineel Pratap and Andros Tjandra and Bowen Shi and Paden Tomasello and Arun Babu and Sayani Kundu and Ali Elkahky and Zhaoheng Ni and Apoorv Vyas and Maryam Fazel-Zarandi and Alexei Baevski and Yossi Adi and Xiaohui Zhang and Wei-Ning Hsu and Alexis Conneau and Michael Auli},`
1486	`journal={arXiv},`
1487	`year={2023}`
1488	`}`
1489
1490	`## Additional Links`
1491
1492	`- [Blog post](https://ai.facebook.com/blog/multilingual-model-speech-recognition/)`
1493	`- [Transformers documentation](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/mms).`
1494	`- [Paper](https://arxiv.org/abs/2305.13516)`
1495	`- [GitHub Repository](https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/mms#asr)`
1496	`- [Other MMS checkpoints](https://huggingface.co/models?other=mms)`
1497	`- MMS base checkpoints:`
1498	`- [facebook/mms-1b](https://huggingface.co/facebook/mms-1b)`
1499	`- [facebook/mms-300m](https://huggingface.co/facebook/mms-300m)`
1500	`- [Official Space](https://huggingface.co/spaces/facebook/MMS)`
1501