游雁
2024-06-24 1596f6f414f6f41da66506debb1dff19fffeb3ec
funasr/models/sense_voice/template.yaml
@@ -1,45 +1,108 @@
# This is an example that demonstrates how to configure a model file.
# You can modify the configuration according to your own requirements.
# to print the register_table:
# from funasr.register import tables
# tables.print()
# network architecture
model: SenseVoice
model: SenseVoiceRWKV
model_conf:
    lsm_weight: 0.1
    length_normalized_loss: true
    hub: funasr
    activation_checkpoint: true
    sos: "<|startoftranscript|>"
    eos: "<|endoftext|>"
    downsample_rate: 4
    use_padmask: true
    dims:
        n_mels: 128
        n_vocab: 60515
        n_audio_ctx: 1500
        n_audio_state: 1280
        n_audio_head: 20
        n_audio_layer: 32
        n_text_ctx: 448
        n_text_state: 1280
        n_text_head: 20
        n_text_layer: 32
# decoder
decoder: SenseVoiceDecoder
decoder_conf:
    rwkv_cfg:
      n_embd: 1280
      dropout: 0
      head_size_a: 64
      ctx_len: 1280
      dim_att: 1280 #${model_conf.rwkv_cfg.n_embd}
      dim_ffn: null
      head_size_divisor: 8
      n_layer: 32
      pre_ffn: 0
      ln0: false
      ln1: false
      init_rwkv: false
      datatype: bf16
# only use for hub == funasr,
#  if hub == openai, dims is automaticall download
dims:
    n_mels: 128
    n_vocab: 51866
    n_audio_ctx: 1500
    n_audio_state: 1280
    n_audio_head: 20
    n_audio_layer: 32
    n_text_ctx: 448
    n_text_state: 1280
    n_text_head: 20
    n_text_layer: 32
# frontend related
frontend: WhisperFrontend
frontend_conf:
    fs: 16000
    n_mels: ${dims.n_mels}
    do_pad_trim: true
    n_mels: ${model_conf.dims.n_mels}
    do_pad_trim: false
tokenizer: WhisperTokenizer
tokenizer: SenseVoiceTokenizer
tokenizer_conf:
  language: null
  task: transcribe
  vocab_path: null
  is_multilingual: true
  num_languages: 100
  num_languages: 8749
scope_map: [none, "model."]
dataset: SenseVoiceDataset
dataset_conf:
    index_ds: IndexDSJsonlRankSplit
    batch_sampler: EspnetStyleBatchSampler
    rank_split: true
    batch_type: token # example or length
    batch_size: 3500 # if batch_type is example, batch_size is the numbers of samples; if length, batch_size is source_token_len+target_token_len;
    max_token_length: 2200
    min_token_length: 60
    max_source_length: 2000
    min_source_length: 60
    max_target_length: 150
    min_target_length: 0
    shuffle: True
    num_workers: 4
    sos: ${model_conf.sos}
    eos: ${model_conf.eos}
train_conf:
  accum_grad: 2
  grad_clip: 5
  max_epoch: 20
  keep_nbest_models: 20
  avg_nbest_model: ${train_conf.keep_nbest_models}
  log_interval: 50
  reset_gpu_cache: true
optim: adamw
optim_conf:
    lr: 0.00002
scheduler: warmuplr
scheduler_conf:
    warmup_steps: 10000
specaug: SpecAug
specaug_conf:
    apply_time_warp: true
    time_warp_window: 5
    time_warp_mode: bicubic
    apply_freq_mask: true
    freq_mask_width_range:
    - 0
    - 40
    num_freq_mask: 2
    apply_time_mask: true
    time_mask_width_ratio_range:
    - 0.0
    - 0.12
    num_time_mask: 2
scope_map: ['encoder.encoders', 'model.encoder', 'decoder.decoders', 'model.decoder']