52AI:语音唤醒—— wekws项目进行了语言唤醒介绍,52AI:语言唤醒——wekws(二 模型转换 移动端推理)主要是模型转换和部署。本文示例使用“你好问问”数据来进行唤醒词模型训练。名词解释: CMVN(cepstral mean an…
1.隐藏的坑,训练与推理的不匹配 上一篇文章中我曾经提到发现在连续唤醒的情况下性能下降,当时推测是训练与推理模式不匹配导致的,实际上在真正使用的时候还有一个现象也是很困扰我,按照wekws项目的评价方式,一般训练的模型在测试集上的准确率与det曲线都很完美,很低的误唤醒率以及很高的唤醒率,但是实际部署在android...
使用wekws训练自定义数据集，录制100人，两个关键词，每个关键词接近1000多条，对数据进行加噪，变速，...
开发者社区 ModelScope模型即服务 语音 正文 wekws训练自定义数据集的误唤醒较高。使用wekws训练自定义数据集,录制100人,两个关键词,每个关键词接近1000多条,对数据进行加噪,变速,变调之后每个关键词接近10000条,正负样本1:1负样本两万条,微调之后模型的误检非常高,寻求一位同行帮助,可付费咨询。展开 邢兵xingbin...
示例模型3: FSMN(spec_aug)-CTC - 该模型基于 FSMN 结构，采用 CTC 损失进行训练。输出为基于字符建模的中文全集 token 预测，共2599个 token。这种全 token 预测方案在语音唤醒任务中展现出更强的扩展性，支持多命令词的处理。在技术实现中，示例3的全 token 预测方案具有优势，适用于构建如 CTC ...
在Ibotta,我们训练了许多机器学习模型。这些模型为我们的推荐系统、搜索引擎、定价优化引擎、数据质量等提供动力。它们在与我们的移动应用程序交互时为数百万用户做出预测。 当我们使用 Spark 进行数据处理时,我们首选的机器学习框架是 scikit-learn。随着计算机变得越来越便宜,机器学习解决方案的上市时间变得越来越关键,我们...
媛怡新手爸妈训练营又开课喽!掌握专业的护理技能,为回家带娃做好过度的桥梁!#母婴护理 #新生儿 #孕期 #巢湖媛怡月子中心 #日常vlog 媛怡新手爸妈训练营又开课喽!掌握专业的护理技能,为回家带娃做好过度的桥梁!#母婴护理 #新生儿 #孕期 #巢湖媛怡月子中心 #日常vlog 17 祝小仙女生日快乐!#日常vlog #过生日...
当小狗们通过了适当的幼犬睡眠训练,可以一觉睡到大天亮,知道笼子是它们的睡眠场所。当小狗通过这个阶段之后,你就可以让小狗睡在你的床上了。六大策略提升狗狗睡眠质量:让宠物睡得更香更安稳在小狗不需要在睡觉时间上厕所之前,跟小狗睡在一起都不是一个好的主意。为了避免你醒来之后发现小狗尿床,我们还是建议让小狗睡...
假设红色部分为唤醒词,第二个小问计算时可能由第一个小问的尾部部分帧参与,在两个唤醒词相邻很近的时候,由于训练样本中没有出现这种情况,可能会引发第二个唤醒词唤不醒的情况。当然这种情况在实际应用中本身就是被避免的。但是这引发了笔者的一个思考,那就是这种训练是单个样本,推理是伪流式的情况,还是会引起推...
1.wekws简介wenet社区开源的一个简单的语音唤醒项目,包含训练到部署的全套流程。浅浅记录一下笔者搞这个项目的一些过程与遇到的坑。 wekws有三个优势, 轻量级、端到端、无需对齐。轻量级:全部pytorch搞定,代码…