ESPnet2 ASR model

`pyf98/fisher_callhome_spanish_e_branchformer`

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

References:

E-Branchformer: Branchformer with Enhanced merging for speech recognition (SLT 2022)
Branchformer: Parallel MLP-Attention Architectures to Capture Local and Global Context for Speech Recognition and Understanding (ICML 2022)

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_e_branchformer

RESULTS

Environments

date: Tue Feb 28 21:03:54 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_e_branchformer_e16_raw_bpe1000_sp

WER

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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	94.8	2.1	3.1	4.6	9.8	60.3

TER

dataset	Snt	Wrd	Corr	Sub	Del	Ins	Err	S.Err
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decode_conformer_asr_model_valid.acc.ave/fisher_test	3641	54212	86.8	8.2	5.0	4.8	18.0	60.3

ASR config

expand

config: conf/tuning/train_asr_e_branchformer_e16.yaml
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-   - dump/raw/dev/wav.scp
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    - text
    - text
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- <blank>
- <unk>
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- ▁los
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- ▁eh
- ▁eso
- ▁una
- ▁porque
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- ▁mi
- ▁tu
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- ▁más
- ▁ya
- ▁te
- do
- ▁bueno
- ▁hay
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- ▁pues
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- o
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- e
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- ▁entonces
- ▁está
- ra
- da
- ▁así
- ▁muy
- ▁las
- ▁claro
- ▁también
- ndo
- ▁todo
- ▁bien
- ▁uno
- d
- ▁sé
- re
- ▁mhm
- la
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- ta
- i
- ▁sea
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- te
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- ▁son
- ▁aquí
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- ▁gente
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- ▁mucho
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- ti
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- ▁va
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- ó
- le
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- ▁cómo
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- p
- na
- ▁del
- ce
- ▁verdad
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- er
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- ▁ahí
- ▁él
- ▁estoy
- ▁he
- ▁ahora
- m
- ▁
- f
- ma
- ▁llama
- ▁ma
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- ri
- ▁años
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- ▁hace
- ▁co
- co
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- ▁nada
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- 'no'
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- ▁estaba
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- ga
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- ▁vi
- ▁veces
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- se
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- ▁so
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- ▁dice
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- ▁vez
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- ▁persona
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- ▁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
- ▁habla
- al
- ▁sabes
- ▁después
- ja
- ▁tiempo
- nd
- ne
- ado
- mi
- pa
- ▁po
- ▁d
- ▁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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- ▁dónde
- mo
- ▁pro
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- ▁nunca
- ▁decir
- ▁estás
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- ▁voy
- ▁exacto
- ▁tienes
- ▁había
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- ▁sabe
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- ▁muchos
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- ▁país
- ▁p
- ▁mu
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- ▁esto
- ▁nueva
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- jo
- ▁ex
- ▁problema
- ▁ro
- ▁pe
- ▁tema
- cia
- k
- ble
- ▁do
- ▁tres
- ▁van
- ▁sa
- ▁um
- ▁hm
- ▁estar
- ▁sal
- ▁s
- fi
- je
- ▁hola
- ▁york
- ▁tanto
- os
- ge
- ▁vida
- ▁familia
- ▁ra
- ▁les
- das
- ▁teléfono
- ie
- ▁mundo
- ▁hu
- ▁digamos
- ▁quiere
- nos
- ▁bastante
- ste
- j
- qui
- les
- ▁hablar
- res
- ▁b
- ▁u
- ▁español
- ▁tal
- ▁dios
- che
- ▁han
- ▁dinero
- pi
- ni
- ▁difícil
- st
- ▁v
- ▁gra
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- ▁chi
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- ▁religión
- que
- ▁ci
- ▁cinco
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- ▁hija
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- ▁imagino
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- ▁quiera
- ▁comuni
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- ▁go
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- ▁clase
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- ▁sentido
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- ▁niño
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- ▁área
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- ▁peligro
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- ▁florida
- ▁guerra
- ▁aires
- ▁nieve
- ▁obviamente
- ▁pelea
- ▁nuestro
- ▁simplemente
- ▁pequeño
- ▁clima
- ▁europa
- ▁imagina
- ▁arriba
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- ▁tranquilo
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- '-'
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- A
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- <sos/eos>
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input_size: null
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    dropout_rate: 0.0
    ctc_type: builtin
    reduce: true
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    output_size: 256
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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},
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