安装地址:Microsoft C++ 生成工具 – Visual Studio 注意安装的时候需要勾选C++桌面开发。 3、安装requirements.txt 使用命令安装requiremets.txt,命令如下: pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple 这里要注意一下,paddlespeech_ctcdecoders安装失败的话无所谓,可以略掉。 4、安装paddl...
E ModuleNotFoundError: No module named 'paddlespeech' ___ ERROR collecting paddlespeech/s2t/decoders/ctcdecoder/tests/test_decoders.py ___ ImportError while importing test module '/root/PaddleSpeech/paddlespeech/s2t/decoders/ctcdecoder/tests/test_decoders.py'. Hint: make sure your test modules...
主要的不同点有 2 个: 1. Decoder 采用的是一种自回归的方式进行解码。 2. Decoder 在 Multi-head self-attention 和 Feed forward layer 模块之间增加了一层 Multi-head cross-attention 层用于获取 Encoder 得到的特征编码。 2.3.3.1 Masked Multi-head Self-Attention 细心的同学可能发现了,Decoder 的一个 ...
(in_features=512, out_features=256, dtype=float32) ) ) ) (ctc): CTCDecoderBase( (dropout): Dropout(p=0.0, axis=None, mode=upscale_in_train) (ctc_lo): Linear(in_features=256, out_features=8003, dtype=float32) (criterion): CTCLoss( (loss): CTCLoss() ) ) (criterion_att): ...
If I repeatedly call the swig decoder ctc_beam_search_decoder, I get a memory leak of around 10MB per iteration. def score(): scorer = Scorer(alpha,beta,language_model_path,vocab) best_path = ctc_beam_search_decoder(probs_seq2,vocab,beam...
使用命令安装requiremets.txt,命令如下: pip install -r requirements.txt -ihttps://pypi.douban.com/simple 这里要注意一下,paddlespeech_ctcdecoders安装失败的话无所谓,可以略掉。 4、安装paddlepaddle和paddlespeech 命令如下: pip install paddlepaddle -ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple ...
使用命令安装requiremets.txt,命令如下: pip install -r requirements.txt -i http://pypi.douban.com/simple 这里要注意一下,paddlespeech_ctcdecoders安装失败的话无所谓,可以略掉。 4、安装paddlepaddle和paddlespeech 命令如下: pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple ...
使用命令安装requiremets.txt,命令如下: pip install -r requirements.txt -ihttps://pypi.douban.com/simple 这里要注意一下,paddlespeech_ctcdecoders安装失败的话无所谓,可以略掉。 4、安装paddlepaddle和paddlespeech 命令如下: pip install paddlepaddle -ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple ...
CTC 的输出之间相互独立 ,每一帧利用上下文的信息的能力不足。 而seq2seq(Transformer,Conformer) 的模型采用自回归的解码方式 ,所以其建模能力更强。缺点是不便于支持流式识别。 对于Transformer模型,它的Encoder可以有效对语音特征的上下文进行建模。而它的Decoder具有语言模型的能力,能够将语言模型融合进整个模型中,是...