软考 高级 系统架构师 论文 AI编程 语音识别 系统架构设计 设计模式 分布式 大数据 语言模型
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WeNet中的Fbank是C++版本的,如下: https://github.com/wenet-e2e/wenet/blob/main/runtime/core/frontend/fbank.h 我想使用Python版本的代码,有没有对齐的Python版本代码?
请问一下,WeNet进行一些简单的优化rtf大概能到多少呢?请知道的帮忙解答一下, 谢谢!
第一次跑的时候batch_size都调整成2了,还是存在oom问题。在配置文件里设置成动态batch_size就好了!
这段代码定义了一个名为WeNetASR的类,用于实现WeNet模型的推理。在初始化函数__init__中,该类接受两个参数:模型路径model_path和词汇表路径vocab_path。在初始化函数中,首先通过load_vocab函数加载了给定路径下...
WeNet 转 onnx 的时候要拆成几个模型导出,可以合并为一个吗?请帮忙解答,谢谢!
目前如果用WeNet,如果要使用一台服务器支持100个并发,这样需要什么要配置才能满足要求?
嗨!我是编码上夏雨 :waving_hand: 这里有一些想法可以帮助您入门: 我目前正在研究TUST 我目前正在学习Kotlin 以下是我开发的一些Android项目: 项目名 项目详情 Takisu Wind智能窗口应用程序 ...
os.system(f"python wenet/bin/train.py --gpu {gpu_id} --config {train_config} --data_type {data_type} --symbol_table {dict} {'--bpe_model ' + bpemodel + '.model' if bpemodel else ''} --train_data data...
TRT2022_Wenet: 一个高性能的实时语音识别框架 项目地址:https://gitcode.com/dingyuqing05/trt2022_wenet 本文将向您介绍TRT2022_Wenet(以下简称Wenet),这是一个由 Dingyuqing05 开发的基于 TensorRT 的实时语音...
探索Wenet-E2E:下一代开源语音合成技术 项目地址:https://gitcode.com/wenet-e2e/speech-synthesis-paper 项目简介 Wenet-E2E 是一个由社区驱动的开源项目,专注于端到端的语音合成技术。这个项目旨在提供高效、高...
这些测试结果涉及了深度学习语音识别模型中的不同技术和方法的性能评估。具体来说,test_attention是评估了使用注意力机制的模型的准确率;test_attention_rescoring是评估了使用注意力机制和重新排序算法的模型的...
用于锐捷校园网路由器的破解,可以完美适用学校校园网安装路由器。里边包含了普通路由器的刷机固件和教程。
第1页 用法详细 、处理脱机数据,在多层应用程序中很有用。 、可以在任何时候查看DataSet中任意行的内容,允许修改查询结果的方法。 、处理分级数据 、缓存更改 、XML的完整性:DataSet对象和XML文档几乎是...
针对如何有效提取和表示多尺度的风格特征,提出了一种面向表现力语音合成的多尺度风格建模方法,使用多尺度参考编码器提取目标语音的全局和局部风格特征,提高语音合成的可控性、表现力和灵活性;...
目前开源语音识别的主流的方案有Kaldi、 K2、PaddleSpeech、ESPnet 、WeNet。
RNN语言模型黑客 Reber语法 是RNN测试的旧标准。 特别是,我们将使用语法的嵌入式形式。 $ ./reber_grammar.py | head -n5 BPBPTVVEPE BPBTSSSXXVVEPE BTBTSSXXVPXVPXVPXTTTTVVETE BPBPVPSEPE ...
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上海声通信息科技股份有限公司作为交互式人工智能市场的领导者,具有极强的技术优势和突出的产品特点。公司基于自研的融合通信及人工智能两项核心技术,打造了丰富的、高度标准化的产品模块,为客户提供高效、稳定的...
基于深度学习的语音识别实战课程主要包括三部分内容:1.经典论文算法讲解;2.算法源码解读;3.项目实战;通俗讲解语音识别领域当下经典论文思想,详细解读源码中每一核心模块并基于真实数据集展开项目实战。...
因此,我们最初的动机就是寻找 AED 模型上有效的神经网络热词增强方案,并且由于我们使用 WeNet 框架进行实验,基于 attention rescore 解码依靠 CTC 后验的特点,我们希望能够在 Encoder 部分就能进行神经网络热词...
# wenet-main/wenet/bin/export_onnx.py import torch speech = torch.randn(bz, seq_len, feature_size, dtype=torch.float32) speech_lens = torch.randint(low=10, high=seq_len, size=(bz,), dtype=torch.int...