样音:ICASSP2022 ESPnet2-TTS 随机选取60句话,37个英语母语者参与评测。 英语单说话人 英语单说话人 评测结果如上表所示, 在自然度方面,联合从头训练的CFS2 (+joint-tr)要比单独训练的CFS2效果好不少,因为联合训练解决了训练和推理阶段声学特征不匹配的情况。 通过对比CFS2和CFS2 (+ft)可以看到,HiFi-GAN的...
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在上面的命令中,--stage和--stop-stage指定要运行的阶段,--nj指定使用的线程数。 此外,ESPNet2还提供了一些其他工具,如asr_stats.py和ctc_stats.py,可以用于分析模型的性能和输出结果。 以上是ESPNet2 ASR训练脚本的一些关键部分。对于更详细的信息和示例,请参阅ESPNet2的官方文档。 5. 预训练模型和微调 ESPNet...
目前,ESP32的唤醒词仅仅开放了如下几个:“Hi,乐鑫”,“你好小智”,“你好小鑫”,“hi,Jeson”等唤醒词。 2.3.2 语音命令识别 命令词识别模型MultiNet,致力于提供一个灵活的离线语音命词识别框架。用户可方便根据需求自定义语音命令,无需重新训练模型。 目前模型支持类似“打开空调”,“打开卧室灯”等中文命令词识...
espnet2里面特征提取是在模型里面进行的,而且模型的输入默认是raw waveform 但是我们经常在频域对语音进行处理,所以espnet中封装了一个Stft类,通过调用torch.stft,来将raw waveform转化到频域 Stft类的初始化函数头如下: def__init__(self,n_fft:int=512,win_length:int=None,hop_length:int=128,window:Optional[...
espnet2/bin/launch.py这个脚本是一个启动脚本,主要是对命令行参数进行解析,根据跑实验机器所用的资源管理系统(slurm等),生成对应的提交任务命令。 espnet2/bin/enh_train.py是增强训练的脚本,里面调用了espnet2/tasks/enh.py里面的EnhancementTask类。 EnhancementTask类继承自espnet2/tasks/abs_task.py里面的AbsTask...
为 keys.1.scp ：为了在 CPU 上运行调试，还需要修改 espnet/espnet2/bin/enh_inference.py ,在 SeparateSpeech 类的初始化函数最开始加上：之后便可以通过下面的命令运行调试：在ESPNet2框架下新增加一个任务，可以参考官方文档中有关 task 的说明。举例来说，若想要新增加一个增强任务，需要：
Describe the bug espnet2 librispeech recipe hangs at stage 7 at the beginning of start of LM training stage. Slurm is being used to schedule 2xGPU jobs on each of two nodes. No error is reported in logs but there is no progress and GPU u...
fromespnet2.tasks.abs_taskimportAbsTask fromespnet2.train.class_choicesimportClassChoices fromespnet2.train.collate_fnimportCommonCollateFn fromespnet2.train.preprocessorimportCommonPreprocessor fromespnet2.train.trainerimportTrainer fromespnet2.tts.abs_ttsimportAbsTTS ...
汤云翔/EspNet2 forked fromAscend/ModelZoo-PyTorch 确定同步? 同步操作将从Ascend/ModelZoo-PyTorch强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!! 确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。 删除在远程仓库中不存在的分支和标签 ...