# SEW-D

## Tổng quan

SEW-D (Squeezed and Efficient Wav2Vec with Disentangled attention) được đề xuất trong [Performance-Efficiency Trade-offs in Unsupervised Pre-training for Speech Recognition](https://huggingface.co/papers/2109.06870) bởi Felix Wu, Kwangyoun Kim, Jing Pan, Kyu Han, Kilian Q. Weinberger, Yoav Artzi.

Tóm tắt từ bài báo như sau:

*Bài báo này nghiên cứu sự đánh đổi giữa hiệu suất và hiệu quả trong các mô hình được huấn luyện trước cho nhận dạng giọng nói tự động (ASR). Chúng tôi tập trung vào wav2vec 2.0 và chính thức hóa một số thiết kế kiến trúc ảnh hưởng đến cả hiệu suất mô hình lẫn hiệu quả của nó. Tổng hợp tất cả các quan sát, chúng tôi giới thiệu SEW (Squeezed and Efficient Wav2vec), một kiến trúc mô hình được huấn luyện trước với những cải thiện đáng kể trên cả hai khía cạnh hiệu suất và hiệu quả qua nhiều cấu hình huấn luyện khác nhau. Ví dụ, trong cấu hình bán giám sát 100h-960h trên LibriSpeech, SEW đạt tốc độ suy luận nhanh hơn 1,9 lần so với wav2vec 2.0, đồng thời giảm 13,5% tương đối về tỷ lệ lỗi từ. Với thời gian suy luận tương đương, SEW giảm tỷ lệ lỗi từ từ 25-50% trên các kích thước mô hình khác nhau.*

Mô hình này được đóng góp bởi [anton-l](https://huggingface.co/anton-l).

## Mẹo sử dụng

- SEW-D là một mô hình giọng nói nhận vào một mảng float tương ứng với dạng sóng thô của tín hiệu giọng nói.
- SEWDForCTC được tinh chỉnh bằng phân loại thời gian kết nối (CTC) nên đầu ra của mô hình phải được giải mã bằng [Wav2Vec2CTCTokenizer](/docs/transformers/main/vi/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2CTCTokenizer).

## Tài nguyên

- [Hướng dẫn tác vụ phân loại âm thanh](../tasks/audio_classification)
- [Hướng dẫn tác vụ nhận dạng giọng nói tự động](../tasks/asr)

## SEWDConfig[[transformers.SEWDConfig]]

#### transformers.SEWDConfig[[transformers.SEWDConfig]]

```python
transformers.SEWDConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 32, hidden_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, intermediate_size: int = 3072, squeeze_factor: int = 2, max_position_embeddings: int = 512, position_buckets: int = 256, share_att_key: bool = True, relative_attention: bool = True, pos_att_type: list[str] | tuple[str, ...] = ('p2c', 'c2p'), norm_rel_ebd: str = 'layer_norm', hidden_act: str = 'gelu_python', hidden_dropout: float | int = 0.1, activation_dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.1, feat_proj_dropout: float | int = 0.0, final_dropout: float | int = 0.1, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-07, feature_layer_norm_eps: float = 1e-05, feat_extract_norm: str = 'group', feat_extract_activation: str = 'gelu', conv_dim: list[int] | tuple[int, ...] = (64, 128, 128, 128, 128, 256, 256, 256, 256, 512, 512, 512, 512), conv_stride: list[int] | tuple[int, ...] = (5, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1), conv_kernel: list[int] | tuple[int, ...] = (10, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 2, 1, 2, 1), conv_bias: bool = False, num_conv_pos_embeddings: int = 128, num_conv_pos_embedding_groups: int = 16, apply_spec_augment: bool = True, mask_time_prob: float | int = 0.05, mask_time_length: int = 10, mask_time_min_masks: int = 2, mask_feature_prob: float | int = 0.0, mask_feature_length: int = 10, mask_feature_min_masks: int = 0, ctc_loss_reduction: str = 'mean', ctc_zero_infinity: bool = False, use_weighted_layer_sum: bool = False, classifier_proj_size: int = 256, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/sew_d/configuration_sew_d.py#L27)

**Tham số:**

vocab_size (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `32`) : Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi `input_ids`.

hidden_size (`int`, *optional*, mặc định là `768`) : Kích thước của các biểu diễn ẩn.

num_hidden_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `12`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.

num_attention_heads (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `12`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.

intermediate_size (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `3072`) : Kích thước của các biểu diễn MLP.

squeeze_factor (`int`, *optional*, mặc định là 2) : Hệ số giảm mẫu độ dài chuỗi sau encoder và hệ số tăng mẫu sau transformer.

max_position_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `512`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.

position_buckets (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 256) : Kích thước tối đa của các nhúng vị trí tương đối.

share_att_key (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có chia sẻ attention key với c2p và p2c hay không.

relative_attention (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có sử dụng mã hóa vị trí tương đối hay không.

pos_att_type (`tuple[str]`, *tùy chọn*, mặc định là `("p2c", "c2p")`) : Kiểu chú ý vị trí tương đối, có thể là sự kết hợp của `("p2c", "c2p")`, ví dụ `("p2c")`, `("p2c", "c2p")`, `("p2c", "c2p")`.

norm_rel_ebd (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"layer_norm"`) : Có sử dụng layer norm trong relative embedding hay không (`"layer_norm"` nếu có)

hidden_act (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `gelu_python`) : Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, v.v.

hidden_dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.1`) : Xác suất dropout cho tất cả các lớp fully connected trong embeddings, encoder và pooler.

activation_dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.1`) : Tỷ lệ dropout cho các kích hoạt bên trong lớp liên kết đầy đủ.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.1`) : Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.

feat_proj_dropout (`float`, *optional*, mặc định là 0.0) : Xác suất dropout cho đầu ra của bộ mã hóa đặc trưng.

final_dropout (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là 0.1) : Xác suất dropout cho lớp chiếu cuối cùng của [SEWDForCTC](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDForCTC).

initializer_range (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.

layer_norm_eps (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1e-07`) : Epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).

feature_layer_norm_eps (`float`, *optional*, mặc định là 1e-5) : Epsilon được sử dụng bởi lớp chuẩn hóa (layer normalization) sau bộ mã hóa đặc trưng (feature encoder).

feat_extract_norm (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"group"`) : Chuẩn được áp dụng cho các lớp tích chập 1D trong bộ mã hóa đặc trưng. Một trong `"group"` cho chuẩn hóa nhóm chỉ của lớp tích chập 1D đầu tiên hoặc `"layer"` cho chuẩn hóa lớp của tất cả các lớp tích chập 1D.

feat_extract_activation (`str, `optional`, defaults to `"gelu"`) : The non-linear activation function (function or string) in the 1D convolutional layers of the feature extractor. If string, `"gelu"`, `"relu"`, `"selu"` and `"gelu_new"` are supported.

conv_dim (`tuple[int]` hoặc `list[int]`, *tuỳ chọn*, mặc định là `(64, 128, 128, 128, 128, 256, 256, 256, 256, 512, 512, 512, 512)`) : Một tuple các số nguyên xác định số kênh đầu vào và đầu ra của mỗi lớp tích chập 1D trong bộ mã hóa đặc trưng. Độ dài của *conv_dim* xác định số lượng lớp tích chập 1D.

conv_stride (`tuple[int]` hoặc `list[int]`, *tùy chọn*, mặc định là `(5, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1)`) : Một tuple các số nguyên xác định bước nhảy (stride) của mỗi lớp tích chập 1D trong bộ mã hóa đặc trưng. Độ dài của *conv_stride* xác định số lượng lớp tích chập và phải khớp với độ dài của *conv_dim*.

conv_kernel (`tuple[int]` hoặc `list[int]`, *tuỳ chọn*, mặc định là `(10, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 2, 1, 2, 1)`) : Một tuple các số nguyên xác định kích thước kernel của từng lớp tích chập 1D trong bộ mã hóa đặc trưng. Độ dài của *conv_kernel* xác định số lượng lớp tích chập và phải khớp với độ dài của *conv_dim*.

conv_bias (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định xem các lớp tích chập 1D có bias hay không.

num_conv_pos_embeddings (`int`, *optional*, mặc định là 128) : Số lượng nhúng vị trí tích chập. Xác định kích thước nhân của lớp nhúng vị trí tích chập 1D.

num_conv_pos_embedding_groups (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 16) : Số nhóm của lớp nhúng vị trí tích chập 1 chiều.

apply_spec_augment (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có áp dụng tăng cường dữ liệu *SpecAugment* cho đầu ra của bộ mã hóa đặc trưng hay không. Để tham khảo, xem [SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition](https://huggingface.co/papers/1904.08779).

mask_time_prob (`float`, *optional*, mặc định là 0.05) : Phần trăm (từ 0 đến 1) của tất cả các vector đặc trưng dọc theo trục thời gian sẽ bị che. Quy trình che tạo ra ''mask_time_prob*len(time_axis)/mask_time_length'' các mặt nạ độc lập trên trục. Nếu suy luận từ xác suất của mỗi vector đặc trưng được chọn làm điểm bắt đầu của khoảng vector sẽ bị che, *mask_time_prob* nên là `prob_vector_start*mask_time_length`. Lưu ý rằng sự chồng lấn có thể làm giảm phần trăm thực tế của các vector bị che. Điều này chỉ liên quan nếu `apply_spec_augment is True`.

mask_time_length (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 10) : Độ dài của vector span dọc theo trục thời gian.

mask_time_min_masks (`int`, *optional*, mặc định là 2), : Số lượng tối thiểu các mask có độ dài `mask_feature_length` được tạo dọc theo trục thời gian, tại mỗi bước thời gian, bất kể `mask_feature_prob`. Chỉ có liên quan nếu ''mask_time_prob*len(time_axis)/mask_time_length < mask_time_min_masks''

mask_feature_prob (`float`, *optional*, mặc định là 0.0) : Phần trăm (từ 0 đến 1) của tất cả các vector đặc trưng dọc theo trục đặc trưng sẽ bị che. Quy trình che tạo ra ''mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_time_length'' các mặt nạ độc lập trên trục. Nếu suy luận từ xác suất của mỗi vector đặc trưng được chọn làm điểm bắt đầu của khoảng vector cần che, *mask_feature_prob* nên là `prob_vector_start*mask_feature_length`. Lưu ý rằng sự chồng lấn có thể làm giảm phần trăm thực tế của các vector bị che. Điều này chỉ liên quan nếu `apply_spec_augment is True`.

mask_feature_prob (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Phần trăm (từ 0 đến 1) của tất cả các vector đặc trưng dọc theo trục đặc trưng sẽ bị che. Quy trình che tạo ra `mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_time_length` các mặt nạ độc lập trên trục. Nếu suy luận từ xác suất của mỗi vector đặc trưng được chọn làm điểm bắt đầu của khoảng vector cần che, *mask_feature_prob* nên là `prob_vector_start*mask_feature_length`. Lưu ý rằng sự chồng lấn có thể làm giảm phần trăm thực tế của các vector bị che. Điều này chỉ liên quan nếu `apply_spec_augment` là `True`.

mask_feature_length (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 10) : Độ dài của vector span dọc theo trục đặc trưng.

mask_feature_min_masks (`int`, *optional*, mặc định là 0), : Số lượng tối thiểu các mặt nạ có độ dài `mask_feature_length` được tạo ra dọc theo trục đặc trưng, ở mỗi bước thời gian, bất kể giá trị của `mask_feature_prob`. Chỉ có ý nghĩa nếu ''mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_feature_length < mask_feature_min_masks''

diversity_loss_weight (`int`, *optional*, mặc định là 0.1) : Trọng số của thành phần tổn thất đa dạng hóa codebook.

ctc_loss_reduction (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `mean`) : Xác định phép giảm (reduction) áp dụng cho đầu ra của `torch.nn.CTCLoss`. Chỉ liên quan khi huấn luyện.

ctc_zero_infinity (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Có nên đặt bằng không các tổn thất vô hạn và các gradient liên quan của `torch.nn.CTCLoss` hay không. Tổn thất vô hạn chủ yếu xảy ra khi các đầu vào quá ngắn để có thể căn chỉnh với các mục tiêu. Chỉ liên quan khi huấn luyện một instance của [SEWDForCTC](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDForCTC).

use_weighted_layer_sum (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Có sử dụng trung bình có trọng số của đầu ra lớp với trọng số được học hay không. Chỉ liên quan khi sử dụng một instance của [Wav2Vec2ForSequenceClassification](/docs/transformers/main/vi/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2ForSequenceClassification).

classifier_proj_size (`int`, *optional*, mặc định là 256) : Độ chiều của phép chiếu trước khi thực hiện token mean-pooling cho phân loại.

pad_token_id (`int`, *tùy chọn*, mặc định là `0`) : Id của token được sử dụng để đệm (padding) trong từ vựng.

bos_token_id (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1`) : Id của token được sử dụng cho đầu luồng (beginning-of-stream) trong từ vựng.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *tùy chọn*, mặc định là `2`) : Id của token được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Sew DModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Sew D theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của [BAAI/seggpt-vit-large](https://huggingface.co/BAAI/seggpt-vit-large)

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin.

Ví dụ:

```python
>>> from transformers import SEWDConfig, SEWDModel

>>> # Initializing a SEW-D asapp/sew-d-tiny-100k style configuration
>>> configuration = SEWDConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the asapp/sew-d-tiny-100k style configuration
>>> model = SEWDModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## SEWDModel[[transformers.SEWDModel]]

#### transformers.SEWDModel[[transformers.SEWDModel]]

```python
transformers.SEWDModel(config: SEWDConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/sew_d/modeling_sew_d.py#L1187)

**Tham số:**

config ([SEWDConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số của mô hình.

Mô hình Sew D cơ bản, xuất ra các trạng thái ẩn thô mà không có bất kỳ đầu (head) cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.SEWDModel.forward]]

```python
forward(input_values: typing.Optional[torch.Tensor], attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mask_time_indices: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/sew_d/modeling_sew_d.py#L1254)

**Tham số:**

input_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Các giá trị float của waveform âm thanh thô đầu vào. Các giá trị này có thể được lấy bằng cách nạp tệp âm thanh `.flac` hoặc `.wav` vào một mảng có kiểu `list[float]`, một `numpy.ndarray` hoặc một `torch.Tensor`, *ví dụ* thông qua thư viện torchcodec (`pip install torchcodec`) hoặc thư viện soundfile (`pip install soundfile`). Để chuẩn bị mảng thành `input_values`, cần sử dụng [AutoProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) để thực hiện padding và chuyển đổi thành tensor có kiểu `torch.Tensor`. Xem [Wav2Vec2Processor.__call__()](/docs/transformers/main/vi/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor.__call__) để biết chi tiết.

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

mask_time_indices (`torch.BoolTensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Các chỉ số để mask các đặc trưng đã trích xuất cho loss tương phản. Khi ở chế độ huấn luyện, mô hình học cách dự đoán các đặc trưng đã trích xuất bị mask trong không gian *config.proj_codevector_dim*.

**Trả về:** [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([SEWDConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [SEWDModel](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDModel) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

## SEWDForCTC[[transformers.SEWDForCTC]]

#### transformers.SEWDForCTC[[transformers.SEWDForCTC]]

```python
transformers.SEWDForCTC(config: SEWDConfig, target_lang: str | None = None)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/sew_d/modeling_sew_d.py#L1300)

**Tham số:**

config ([SEWDConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số của mô hình.

target_lang (`str`, *tùy chọn*) : Id ngôn ngữ của trọng số adapter. Trọng số adapter được lưu dưới định dạng adapter..safetensors hoặc adapter..bin. Chỉ liên quan khi sử dụng một instance của [SEWDForCTC](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDForCTC) với adapters. Mặc định sử dụng 'eng'.

Mô hình SEW-D với đầu `language modeling` phía trên cho Connectionist Temporal Classification (CTC).

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.SEWDForCTC.forward]]

```python
forward(input_values: typing.Optional[torch.Tensor], attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/sew_d/modeling_sew_d.py#L1369)

**Tham số:**

input_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Các giá trị float của waveform âm thanh thô đầu vào. Các giá trị này có thể được lấy bằng cách nạp tệp âm thanh `.flac` hoặc `.wav` vào một mảng có kiểu `list[float]`, một `numpy.ndarray` hoặc một `torch.Tensor`, *ví dụ* thông qua thư viện torchcodec (`pip install torchcodec`) hoặc thư viện soundfile (`pip install soundfile`). Để chuẩn bị mảng thành `input_values`, cần sử dụng [AutoProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) để thực hiện padding và chuyển đổi thành tensor có kiểu `torch.Tensor`. Xem [Wav2Vec2Processor.__call__()](/docs/transformers/main/vi/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor.__call__) để biết chi tiết.

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

labels (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, target_length)`, *tùy chọn*) : Nhãn cho phân loại thời gian kết nối. Lưu ý rằng `target_length` phải nhỏ hơn hoặc bằng độ dài chuỗi của logits đầu ra. Các chỉ số được chọn trong `[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]`. Tất cả các nhãn được đặt thành `-100` sẽ bị bỏ qua (che), loss chỉ được tính cho các nhãn trong `[0, ..., config.vocab_size - 1]`.

**Trả về:** [CausalLMOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [CausalLMOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([SEWDConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [SEWDForCTC](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDForCTC) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **loss** (`torch.Tensor` có shape `(1,)`, *optional*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Loss của language modeling (cho next-token prediction).
- **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token từ vựng trước SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, SEWDForCTC
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation")
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large")
>>> model = SEWDForCTC.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large")

>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)

>>> # transcribe speech
>>> transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
>>> transcription[0]
...

>>> inputs["labels"] = processor(text=dataset[0]["text"], return_tensors="pt").input_ids

>>> # compute loss
>>> loss = model(**inputs).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

## SEWDForSequenceClassification[[transformers.SEWDForSequenceClassification]]

#### transformers.SEWDForSequenceClassification[[transformers.SEWDForSequenceClassification]]

```python
transformers.SEWDForSequenceClassification(config: SEWDConfig)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/sew_d/modeling_sew_d.py#L1428)

**Tham số:**

config ([SEWDConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số của mô hình.

Mô hình SEWD với đầu phân loại chuỗi phía trên (một lớp tuyến tính trên đầu ra đã được gộp) cho các tác vụ như SUPERB Keyword Spotting.

Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

#### forward[[transformers.SEWDForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_values: typing.Optional[torch.Tensor], attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/sew_d/modeling_sew_d.py#L1461)

**Tham số:**

input_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, sequence_length)`) : Các giá trị float của waveform âm thanh thô đầu vào. Các giá trị này có thể được lấy bằng cách nạp tệp âm thanh `.flac` hoặc `.wav` vào một mảng có kiểu `list[float]`, một `numpy.ndarray` hoặc một `torch.Tensor`, *ví dụ* thông qua thư viện torchcodec (`pip install torchcodec`) hoặc thư viện soundfile (`pip install soundfile`). Để chuẩn bị mảng thành `input_values`, cần sử dụng [AutoProcessor](/docs/transformers/main/vi/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) để thực hiện padding và chuyển đổi thành tensor có kiểu `torch.Tensor`. Xem `SEWDProcessor.__call__` để biết chi tiết.

attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`:  - 1 cho các token **không bị che**, - 0 cho các token **bị che**.  [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask)

labels (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size,)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất phân loại/hồi quy chuỗi. Chỉ số phải nằm trong `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Nếu `config.num_labels == 1`, tổn thất hồi quy sẽ được tính toán (tổn thất Mean-Square). Nếu `config.num_labels > 1`, tổn thất phân loại sẽ được tính toán (Cross-Entropy).

**Trả về:** [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) hoặc `tuple(torch.Tensor)`

Một [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/vi/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình ([SEWDConfig](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDConfig)) và đầu vào.

Phương thức forward của [SEWDForSequenceClassification](/docs/transformers/main/vi/model_doc/sew-d#transformers.SEWDForSequenceClassification) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng.

- **loss** (`torch.Tensor` có shape `(1,)`, *optional*, được trả về khi `labels` được cung cấp) -- Loss phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, config.num_labels)`) -- Điểm phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1) (trước SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ về phân loại nhãn đơn:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, SEWDForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large")
>>> model = SEWDForSequenceClassification.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = SEWDForSequenceClassification.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

Ví dụ về phân loại đa nhãn:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, SEWDForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large")
>>> model = SEWDForSequenceClassification.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = SEWDForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "BAAI/seggpt-vit-large", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```