端到端模型导入、端点检测与语音解码识别相关代码位于decoder文件夹下,WeNet支持CTC prefix beam search和融合了WFST的CTC beam search这两种解码算法,后者的实现大量借鉴了Kaldi,相关代码放在kaldi文件夹下; 在服务化方面,WeNet分别实现了基于WebSocket和基于gRPC的两套服务端与客户端,基于WebSocket的实现位于websocket文件夹...
端到端模型导入、端点检测与语音解码识别相关代码位于decoder文件夹下,WeNet支持CTC prefix beam search和融合了WFST的CTC beam search这两种解码算法,后者的实现大量借鉴了Kaldi,相关代码放在kaldi文件夹下; 在服务化方面,WeNet分别实现了基于WebSocket和基于gRPC的两套服务端与客户端,基于WebSocket的实现位于websocket文件夹...
端到端模型导入、端点检测与语音解码识别相关代码位于decoder文件夹下,WeNet支持CTC prefix beam search和融合了WFST的CTC beam search这两种解码算法,后者的实现大量借鉴了Kaldi,相关代码放在kaldi文件夹下; 在服务化方面,WeNet分别实现了基于WebSocket和基于gRPC的两套服务端与客户端,基于WebSocket的实现位于websocket文件夹...
准备一条包含普通话的16kHz SampleRate、16 BitsPerSample(s16le)的音频。 1、测试decoder_main # 当前目录: /your/folder/wenet-e2e/wenet/runtime/server/x86/build export GLOG_logtostderr=1 export GLOG_v=2 time ./decoder_main --chunk_size -1 --model_path /your/folder/SpeechColab/Leaderboard/mode...
问23:执行./Debug/decoder_main.exe --help出现这样的错误,说找不到c10.dll,大佬们怎么解决呀? 我把本地的c10.dll放进去又会出现其他dll找不到,而且c10.dll就在build目录下。 答:需要处于 build 目录下。 问24:单机多卡训练,WeNet的train.py总是在init_process_group就不往前了,是有什么特殊运行方式呢?
WeNet提供的解码器定义在TorchAsrDecoder类中。如图3所示，WeNet支持双向解码，即叠加从左往右解码和从右...
问:执行./Debug/decoder_main.exe --help出现这样的错误,说找不到c10.dll,大佬们怎么解决呀?我把本地的c10.dll放进去又会出现其他dll找不到,而且c10.dll就在build目录下。 答:需要处于 build 目录下。 问:单机多卡训练,WeNet的train.py总是在init_process_group就不往前了,是有什么特殊运行方式呢?
1、测试 decoder_main 1234567891011 # 当前目录: /your/folder/wenet-e2e/wenet/runtime/server/x86/buildexport GLOG_logtostderr=1export GLOG_v=2time ./decoder_main \--chunk_size -1 \--model_path \/your/folder/SpeechColab/Leaderboard/models/wenet_wenetspeech/assets/final.zip \--dict_path \...
端到端模型导入、端点检测与语音解码识别相关代码位于decoder文件夹下,WeNet支持CTC prefix beam search和融合了WFST的CTC beam search这两种解码算法,后者的实现大量借鉴了Kaldi,相关代码放在kaldi文件夹下; 在服务化方面,WeNet分别实现了基于WebSocket和基于gRPC的两套服务端与客户端,基于WebSocket的实现位于websocket文件夹...
使用conformer 网络结构和 CTC/attention loss 联合优化方法,统一的流式/非流式语音识别方案,具有业界一流的识别效果。 提供云上和端上直接部署的方案,最小化模型训练和产品落地之间的工程工作。 框架简洁,模型训练部分完全基于 pytorch 生态,不依赖于 kaldi 等复杂的工具。