前提: 模型參數和結構是分別保存的 1、 構建模型(# load model graph) model = MODEL() 2、加載模型參數(# load model state_dict) model.load_state_dict ...
轉自:http: blog.csdn.net inger h article details 在已經訓練好模型的情況下,需要針對一個新任務做在線識別應該怎么做呢 一種情況是,用已有的聲學模型和新訓練的語言模型。 語言模型可以同srilm等工具訓練,但是 怎樣將 語言模型與DNN 聲學模型 結合一起來進行識別的。 SRILM可以用來訓練ARPA格式的LM,假設 train.txt是語料,wordli ...
2017-09-21 10:49 0 2687 推薦指數:
前提: 模型參數和結構是分別保存的 1、 構建模型(# load model graph) model = MODEL() 2、加載模型參數(# load model state_dict) model.load_state_dict ...
這次wer由15%下降到0%了,后面跑更多的模型 LOG (apply-cmvn[5.2.124~1396-70748]:main():apply-cmvn.cc:162) Applied cepstral mean normalization to 20 utterances ...
基本模型沒有變化,主要是調參,配置: %WER 65% 下降到了 15% 后面再繼續優化... Graph compilation finish!steps/decode.sh --nj 1 --cmd utils/run.pl exp/mono0/graph_tgpr ...
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Kaldi運行thchs30中文語音識別教程 順其灬自然丨 2018-09-09 19:06:28 4286 收藏 9 展開 ...
https://blog.csdn.net/weixin_44388679/article/details/107458536 https://blog.csdn.net/u014432647/ar ...
本節涉及點: 從命令行參數讀取需要預測的數據 從文件中讀取數據進行預測 從任意字符串中讀取數據進行預測 一、從命令行參數讀取需要預測的數據 訓練神經網絡是讓神經網絡具備可用性,真正使用神經網絡時,需要對新的輸入數據進行預測, 這些輸入數據 不像訓練數據那樣是有目標值 ...
原文鏈接 保存訓練好的模型的代碼如下: 使用時,代碼如下: y即為輸出的結果 ...