能不能给个demo如何使用fireredASR
感觉文档比较少,能不能多给点example,比如怎么使用fireredASR识别语音,识别结果是否携带时间戳?
如果熟悉wenet的话, 可以用recongnize.py
不熟悉的话参考这个有个简短的example https://github.com/wenet-e2e/wenet/pull/2680#issuecomment-2642046580
如果要微调的话 走正常的wenet训练, 参考example/aishell 里面的训练脚本
不带时间戳 如果有兴趣可以参考whisper align 加个时间戳功能
如果熟悉wenet的话, 可以用recongnize.py
不熟悉的话参考这个有个简短的example #2680 (comment)
如果要微调的话 走正常的wenet训练, 参考example/aishell 里面的训练脚本
不带时间戳 如果有兴趣可以参考whisper align 加个时间戳功能
你好,现在开源1.1B模型结构比较大,微调起来比较困难; 比如将encoder和decoder的层数、output_size、attention_heads、linear_units降低。通过wenet训练脚本不能直接初始化1.1B模型(模型结构不同) 请问,如何能在1.1B模型基础上,微调小结构的模型?
有两种方案
1 可以用lora调
2 减小层数可以 直接load原模型, 把yml里的配置文件层数改低即可
但是要改att head 这些就不太行了 模型结构变了
有两种方案
1 可以用lora调
2 减小层数可以 直接load原模型, 把yml里的配置文件层数改低即可
但是要改att head 这些就不太行了 模型结构变了
请问lora微调的方式有相关demo嘛
有两种方案
1 可以用lora调
2 减小层数可以 直接load原模型, 把yml里的配置文件层数改低即可
但是要改att head 这些就不太行了 模型结构变了
请问lora微调的方式有相关demo嘛
参考这里 https://github.com/wenet-e2e/wenet/pull/2606
有两种方案 1 可以用lora调 2 减小层数可以 直接load原模型, 把yml里的配置文件层数改低即可 但是要改att head 这些就不太行了 模型结构变了
请问lora微调的方式有相关demo嘛
参考这里 #2606
基于firered_aed模型能微调一个支持流式识别的模型吗
式 可以 ctc 流 , decoder rescoring 按照wenet形式。 但需要训练ctc部分
不带时间戳 如果有兴趣可以参考whisper align 加个时间戳功能
@Mddct 请问有机制能在不重新训练原模型的情况下加上时间戳功能吗?能给个大概思路吗?
attenrion map看对齐图
On Fri, Mar 7, 2025, 2:50 PM liuxinglong @.***> wrote:
不带时间戳 如果有兴趣可以参考whisper align 加个时间戳功能
@Mddct https://github.com/Mddct 请问有机制能在不重新训练原模型的情况下加上时间戳功能吗?能给个大概思路吗?
— Reply to this email directly, view it on GitHub https://github.com/wenet-e2e/wenet/issues/2693#issuecomment-2705666545, or unsubscribe https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ABFN3Q5SM44Z2DEPKAQLA232TE6RPAVCNFSM6AAAAABXNQAEXKVHI2DSMVQWIX3LMV43OSLTON2WKQ3PNVWWK3TUHMZDOMBVGY3DMNJUGU . You are receiving this because you were mentioned.Message ID: @.***> [image: magicleo]magicleo left a comment (wenet-e2e/wenet#2693) https://github.com/wenet-e2e/wenet/issues/2693#issuecomment-2705666545
不带时间戳 如果有兴趣可以参考whisper align 加个时间戳功能
@Mddct https://github.com/Mddct 请问有机制能在不重新训练原模型的情况下加上时间戳功能吗?能给个大概思路吗?
— Reply to this email directly, view it on GitHub https://github.com/wenet-e2e/wenet/issues/2693#issuecomment-2705666545, or unsubscribe https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ABFN3Q5SM44Z2DEPKAQLA232TE6RPAVCNFSM6AAAAABXNQAEXKVHI2DSMVQWIX3LMV43OSLTON2WKQ3PNVWWK3TUHMZDOMBVGY3DMNJUGU . You are receiving this because you were mentioned.Message ID: @.***>
fireredasr-aed能通过vllm进行加速吗?
是个conformer 应该不行