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las-pytorch:聆听,参与和拼写E2E ASR模型。 在Pytorch中实施
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2021-05-03
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LAS-Pytorch 这是我的(LAS)谷歌ASR深度学习模型的pytorch实现。 我同时使用了mozilla 数据集和数据集。 借助torchaudio,在加载文件的同时即可快速完成功能转换。 结果 由于我的GPU没有足够的内存,因此这是采用相当小的体系结构进行的4个训练周期的LER(信笺错误率)和损失度量。 侦听器具有128个神经元和2层,而Speller具有256个神经元和2层。 我们可以看到模型如何从我们提供给它的数据中学习,但是它仍然需要更多的训练和适当的架构。 字母错误率 失利 如果我们尝试预测音频样本,则结果如下所示: true_y :['A','N','D',','S','T','I','L','L',','N','O',' ','A','T','T','E','M','P','T',','B','Y','','T','H ','E','','P','O']
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las-pytorch-master.zip (20个子文件)
las-pytorch-master
.gitignore 34B
requirements.txt 149B
model
las_model.py 12KB
.github
workflows
codeql-analysis.yml 3KB
main.yml 1KB
utils
functions.py 5KB
download_data.py 3KB
prepare_librispeech.py 10KB
prepare_common-voice.py 5KB
data.py 6KB
README.md 3KB
config
common_voice-config.yaml 2KB
librispeech-config.yaml 2KB
.pylintrc 178B
img
las.png 121KB
ler.png 17KB
loss.png 20KB
solver
__pycache__
solver.cpython-36.pyc 3KB
solver.py 4KB
train.py 8KB
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