Instructions to use obadx/muaalem-model-v3_2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use obadx/muaalem-model-v3_2 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", model="obadx/muaalem-model-v3_2")# Load model directly from transformers import Wav2Vec2BertForMultilevelCTC model = Wav2Vec2BertForMultilevelCTC.from_pretrained("obadx/muaalem-model-v3_2", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
فوائد من بناء أداة تسميع على النموذج (float32، الإسقاط، /correct-recitation)
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
جزاكم الله خيرًا على هذا العمل. بنينا عليه أداةَ تسميعٍ لكشف اللحن الجليّ، وأحببنا أن نشارككم ما وجدناه — لعلّه ينفع.
١ — float32 أسرعُ من bfloat16 على المعالجات القديمة
على معالج Sandy Bridge (2011، بلا AVX2)، التبديلُ من الافتراضيّ bfloat16 إلى float32 أعطى ٤.٥× أسرع (102.7ث ← 22.9ث لآيةٍ من أربع كلمات)، بدقّةٍ متطابقة. قد ينفع من يشغّل النموذج على عتادٍ متواضع.
٢ — الإسقاطُ يظهر في phonemes.text لا في probs
حين لا يُنطَق شيءٌ من المرجع، تختفي فونيماتُه من المخرَج بعددها بالضبط (تحقّقنا بمثالين مستقلّين: ٢٩←٢٦ و٢٩←١٧). فصار كشفُ الإسقاط ممكنًا بمقارنة طول النصّ المخرَج، بلا توقيتات.
٣ — /correct-recitation تسقط عند الخطأ
جرّبناها على سبعة تسجيلات: نجحت في التلاوات الصحيحة (٣/٣، بلا إنذارٍ كاذب)، لكنّ ثلاثًا من أربع حالات خطأٍ رجعت 500 — والسببُ من السجلّ: ValueError: No results found. Try increasing error_ratio. فالبحثُ عن الآية يفشل حين تسقط كلمة، فيُرفَض الطلبُ قبل التصحيح.
ولعلّ في الحزمة طريقًا يُمرَّر فيه المرجعُ مباشرةً بلا بحث — فذلك أنسبُ للتسميع، إذ الآيةُ معلومةٌ سلفًا.
٤ — ملاحظةٌ على الشيفرة
في multilevel_greedy_decode (السطران ٥٢٢–٥٢٣) تُسنَد القيمةُ نفسُها إلى متغيّرين، فيصير new_probs معرّفاتٍ لا احتمالات — فتضطرب احتمالاتُ الصفات عند اختلاف الطول. ولا يمسّ الفونيمات.
والصيغةُ: .m4a غيرُ مقبولةٍ في /correct-recitation — يلزم تحويلٌ إلى .wav.
عملُنا كلُّه موثَّقٌ ومنشورٌ صدقةً جارية، وفيه حدودُ ما وجدناه بالأرقام:
https://huggingface.co/datasets/omar-abu-hfs-siraj/tasmee3-muaalem-findings
جزاكم الله خيرًا، وبارك في عملكم.