decoder: ctc_greedy lang_model_path: lm/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm learning_rate: 5e-05 max_duration: 20 mean_std_path: dataset/mean_std.npz min_duration: 0.5 num_epoch: 65 num_proc_bsearch: 10 num_workers: 8 pretrained_model: None resume_model: None save_model_path: models...
(有剔除一些“_“开头的内置函数) >>> import torch >>> import torch.nn as nn >>> torch_functions = sorted(dir(torch)) >>> nn_functions = sorted(dir(nn)) >>> print("torch functions: ", torch_functions) torch functions: ['AVG', 'AggregationType', 'AliasDb', 'Any', 'AnyType',...
#from nemo.collections.nlp.models.question_answering.qa_modelimportQAModel @hydra_runner(config_path="conf",config_name="config")defmain(cfg):trainer=pl.Trainer(**cfg.trainer)#model=QAModel(cfg.model,trainer=trainer)model=EncDecCTCModel(cfg=cfg.model,trainer=trainer)trainer.fit(asr_model) 结论...
length=processed_signal_len) log_probs = self.decoder(encoder_output=encoded) greedy_predictions = log_probs.argmax(dim=-1, keepdim=False) return log_probs, encoded_len, greedy_predictions QuartzNet 模型包含预处理器、(可选)谱图增强、编码器和解码器神经模块。请注意,它们的使用方式与使用torch....
ctc_greedy_decoder_op.h cube_op.cc cube_op.cu cube_op.h data_couple.cc data_couple.h data_couple_gpu.cu dataset_ops.cc dataset_ops.h deform_conv_gradient_op.cc deform_conv_op.cc deform_conv_op.cu deform_conv_op.h deform_conv_op_impl.h dense_vector_to_id_list_o...
将字符作为标签训练CTC的声学模型在TIMIT上测试集的识别率为: Greedy decoder: 61.4831% Beam decoder : 62.1029% 本章内容只是构建了一个简单的声学模型,能够真正识别相差甚远,相比于kaldi中复杂的流程。项目内容还是能够对语音识别任务有一个初步的认识。
Deep Speech使用连接时态分类(CTC)损失函数来预测语音记录。LAS使用序列对网络架构进行预测。 这些模型通过利用深度学习系统从大型数据集中学习的能力,简化了语音识别通道。从理论上讲,有了足够的数据,你就能够构建一个超级强大的语音识别模型,该模型可以解决语音中的所有细微差别,并且不需要花费大量时间和精力手工设计声学...
“句子”,语言模型让这些识别结果看起来更像人话;第二种方案:端到端,也就是“特征数据”---“一句话”,这一般需要编解码工具的辅助,本项目中涉及到的有greedyDecoder和beamDecoder,beamDecoder中可以加入语言模型的辅助,项目支持kenlm类型的语言模型(实际上他并不算是一种语言模型,他把N-gram语言模型进行了包装,...
Deep Speech使用连接时态分类(CTC)损失函数来预测语音记录。LAS使用序列对网络架构进行预测。 这些模型通过利用深度学习系统从大型数据集中学习的能力,简化了语音识别通道。从理论上讲,有了足够的数据,你就能够构建一个超级强大的语音识别模型,该模型可以解决语音中的所有细微差别,并且不需要花费大量时间和精力手工设计声学...
ctc_loss 是,仅支持2维输入 hinge_embedding_loss 是 kl_div 是 l1_loss 是 mse_loss 是 margin_ranking_loss 是 multilabel_margin_loss 是 multilabel_soft_margin_loss 是 multi_margin_loss 是 nll_loss 是 smooth_l1_loss 是 soft_margin_loss 是 triplet_margin_loss 是 triplet_margin_...