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Open-Source Toolkit for End-to-End Korean Automatic Speech Recognition leveraging PyTorch and Hydra.
## Title - Inference code for RNN-T ## Description 안녕하세요. 먼저 음성인식에 관심이 많아 둘러보던 중 좋은오픈소스를 제공해주셔서 감사합니다. ./bin/inference.py 코드를 보면 지원하는모델이 SpeechTransformer, Jasper, DeepSpeech2, ListenAttendSpell, Conformer, 이렇게 5개...
Ksponspeech 관련 질문입니다. 코드 관련 질문이 아닌 점 죄송합니다. 학습 이후, inference.py 에서 pcm파일을 여는 과정 중 발생한 문제입니다. ``` def load_audio(audio_path: str, del_silence: bool = False, extension: str =...
안녕하세요, sooftware님께서 좋은 자료를 배포해주셨는데 초심자 분들께 조금이나마 도움이 되고자 글을 올립니다. 저도 초심자라 우여곡절을 겪었지만 다행히 DeepSpeech2 모델 훈련에 성공하여 해당 모델을 공유 드리고자 합니다. 저는 이 모델을 이용하여...
안녕하세요, soofware님. 제가 Ksponspeech dataset을 이용해서 DeepSpeech2 모델을 훈련 시키는 과정 중에 수정했던 사항들을 반영해서 PR 날려드립니다. **수정한 내용은 총 3가지**이며, 확인해주시면 감사하겠습니다. **1. kospeech 폴더를 bin 폴더 안으로 집어...
## Title - main.py 수행중 11시간후 Killed 문제 ## Description python ./bin/main.py model=ds2 train=ds2_train train.dataset_path=$DATASET_PATH 1. 위 명령어 수행시 i5 desk top은 8시간만에 Killed 재수행시 동일 시간대 Killed됩니다. 2. i7...
python ./bin/main.py model=jasper train=jasper_train train.dataset_path=$DATASET_PATH train.transcripts_path=$TRANSCRIPTS_PATH ./bin/main.py:175: UserWarning: 'audio/fbank' is validated against ConfigStore schema with the same name. This behavior is deprecated in Hydra 1.1 and will be removed in...
## Title - ## Description Hi, will there be any pre-trained model provided? Please let me know if you plan to upload one. ## Linked Issues - resolved #
좋은 소스를 공유해주셔서 감사합니다! Speech transformer 모델로 학습시 supervised_trainer.py ``` while True: inputs, targets, input_lengths, target_lengths = queue.get() if inputs.shape[0] == 0: break inputs = inputs.to(self.device) targets = targets[:, 1:].to(self.device)...
## Title - hydra.errors.ConfigCompositionException: Error merging 'model/transformer' with schema ## Description ./bin/main.py:167: UserWarning: 'model/transformer' is validated against ConfigStore schema with the same name. This behavior is deprecated in Hydra 1.1...
## Title - defect on CER ## Description I found two defects inside Supervised_trainer.py, which is all about CER --- (_train_epoches) line 267, cer = self.metric(targets, y_hats) the returned CER...
