train

游雁

2023-05-16 3d9f094e9652d4b84894c6fd4eae39a4a753b0f0

 egs/aishell2/transformer/run.sh

@@ -21,16 +21,16 @@
scp=wav.scp
speed_perturb="0.9 1.0 1.1"
dataset_type=large
stage=3
stop_stage=4
stage=0
stop_stage=5

# feature configuration
feats_dim=80
nj=64

# data
tr_dir=/nfs/wangjiaming.wjm/asr_data/aishell2/AISHELL-2/iOS/data
dev_tst_dir=/nfs/wangjiaming.wjm/asr_data/aishell2/AISHELL-DEV-TEST-SET
tr_dir=
dev_tst_dir=

# exp tag
tag="exp1"
@@ -103,14 +103,18 @@
    utils/text2token.py -s 1 -n 1 --space "" ${feats_dir}/data/${train_set}/text | cut -f 2- -d" " | tr " " "\n" \
        | sort | uniq | grep -a -v -e '^\s*$' | awk '{print $0}' >> ${token_list}
    echo "<unk>" >> ${token_list}
    mkdir -p ${feats_dir}/asr_stats_fbank_zh_char/${train_set}
    mkdir -p ${feats_dir}/asr_stats_fbank_zh_char/${valid_set}
 fi

# Training Stage
# LM Training Stage
world_size=$gpu_num  # run on one machine
if [ ${stage} -le 3 ] && [ ${stop_stage} -ge 3 ]; then
    echo "stage 3: Training"
    echo "stage 3: LM Training"
fi

# ASR Training Stage
world_size=$gpu_num  # run on one machine
if [ ${stage} -le 4 ] && [ ${stop_stage} -ge 4 ]; then
    echo "stage 4: ASR Training"
    mkdir -p ${exp_dir}/exp/${model_dir}
    mkdir -p ${exp_dir}/exp/${model_dir}/log
    INIT_FILE=${exp_dir}/exp/${model_dir}/ddp_init
@@ -151,8 +155,8 @@
fi

# Testing Stage
if [ ${stage} -le 4 ] && [ ${stop_stage} -ge 4 ]; then
    echo "stage 4: Inference"
if [ ${stage} -le 5 ] && [ ${stop_stage} -ge 5 ]; then
    echo "stage 5 Inference"
    for dset in ${test_sets}; do
        asr_exp=${exp_dir}/exp/${model_dir}
        inference_tag="$(basename "${inference_config}" .yaml)"