最新版 知存科技-基于存内计算芯 片开发板验证语音识别训练手册.pdf

基于存内计算芯片开发板验证语音识别训练手册 本手册主要介绍基于存内计算芯片开发板的语音识别训练过程，包括实验环境搭建、软件包下载、算法训练、模型转换、模型烧写等步骤。下面将详细介绍每个步骤的知识点： 模块一：实验环境搭建 * 软件包下载：使用 Docker 下载 witin/toolchain:v001.000.034 * 环境搭建：安装 Docker Desktop，更新 WSL，下载 witin_toolchain * 环境搭建基本使用教程：Docker 桌面版，如何将 Docker 自定义安装路径 模块二：搭建 IDE 环境 * 预先下载安装包，下载安装 IDE 软件 * 默认安装路径，直接点击安装 * 从主菜单的 File->Open…菜单，或者点击工具栏的按钮，打开选择文件对话框，选择要打开的项文件，即*.wmproject 文件 模块三：其他需要安装的软件 * 确保安装以下环境：python, git, pytorch 模块四：下载训练数据 * 下载最新数据集在软件安装包中 * AISHELL-WakeUp-1 数据集介绍：中英文唤醒词语音数据库，命令词为“你好，米雅” “hi, mia”，语音数据库中唤醒词语音 3936003 条，1561.12 小时 模块五：算法模型转换 * 模型训练工程搭建：使用 DNN 和 DNN_DEEP 两种网络结构的示例 * 配置 python/config.py，参数释义见代码注释 * 运行 python/train.py，模型训练完毕后，在 models/net_type 文件夹下生成 bestModel.pth * 运行 python/onnx_converter.py，在 models/net_type 文件夹下生成 bestModel.onnx 模块六：算法模型烧写 * 将模型烧写到存内计算芯片开发板 * 完成算法模型在芯片运行推理 本手册提供了基于存内计算芯片开发板的语音识别训练过程的详细指南，从实验环境搭建到算法模型转换和烧写，涵盖了整个语音识别系统开发过程。