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游雁

2023-11-16 4ace5a95b052d338947fc88809a440ccd55cf6b4

 egs/aishell/paraformer/run.sh

@@ -16,20 +16,19 @@
feats_dir="../DATA" #feature output dictionary
exp_dir="."
lang=zh
dumpdir=dump/fbank
feats_type=fbank
token_type=char
scp=wav.scp
type=sound
stage=2
stop_stage=3
scp=wav.scp
speed_perturb="0.9 1.0 1.1"
stage=0
stop_stage=5

# feature configuration
feats_dim=80
nj=64

# data
raw_data=
raw_data=../raw_data
data_url=www.openslr.org/resources/33

# exp tag
@@ -48,7 +47,7 @@
test_sets="dev test"

asr_config=conf/train_asr_paraformer_conformer_12e_6d_2048_256.yaml
model_dir="baseline_$(basename "${asr_config}" .yaml)_${feats_type}_${lang}_${token_type}_${tag}"
model_dir="baseline_$(basename "${asr_config}" .yaml)_${lang}_${token_type}_${tag}"

inference_config=conf/decode_asr_transformer_noctc_1best.yaml
inference_asr_model=valid.acc.ave_10best.pb
@@ -84,17 +83,16 @@
    done
fi

feat_train_dir=${feats_dir}/${dumpdir}/train; mkdir -p ${feat_train_dir}
if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then
    echo "stage 1: Feature and CMVN Generation"
    utils/compute_cmvn.sh --cmd "$train_cmd" --nj $nj --feats_dim ${feats_dim} ${feats_dir}/data/${train_set}
    utils/compute_cmvn.sh --fbankdir ${feats_dir}/data/${train_set} --cmd "$train_cmd" --nj $nj --feats_dim ${feats_dim} --config_file "$asr_config" --scale 1.0
fi

token_list=${feats_dir}/data/${lang}_token_list/char/tokens.txt
token_list=${feats_dir}/data/${lang}_token_list/$token_type/tokens.txt
echo "dictionary: ${token_list}"
if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then
    echo "stage 2: Dictionary Preparation"
    mkdir -p ${feats_dir}/data/${lang}_token_list/char/
    mkdir -p ${feats_dir}/data/${lang}_token_list/$token_type/
   
    echo "make a dictionary"
    echo "<blank>" > ${token_list}
@@ -105,10 +103,16 @@
    echo "<unk>" >> ${token_list}
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
@@ -126,12 +130,15 @@
                --task_name asr \
                --gpu_id $gpu_id \
                --use_preprocessor true \
                --token_type char \
                --token_type $token_type \
                --token_list $token_list \
                --dataset_type small \
                --data_dir ${feats_dir}/data \
                --train_set ${train_set} \
                --valid_set ${valid_set} \
                --cmvn_file ${feats_dir}/data/${train_set}/cmvn/cmvn.mvn \
                --data_file_names "wav.scp,text" \
                --cmvn_file ${feats_dir}/data/${train_set}/cmvn/am.mvn \
                --speed_perturb ${speed_perturb} \
                --resume true \
                --output_dir ${exp_dir}/exp/${model_dir} \
                --config $asr_config \
@@ -147,8 +154,8 @@
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 "${inference_config}" .yaml)"
@@ -159,7 +166,7 @@
            exit 0
        fi
        mkdir -p "${_logdir}"
        _data="${feats_dir}/${dumpdir}/${dset}"
        _data="${feats_dir}/data/${dset}"
        key_file=${_data}/${scp}
        num_scp_file="$(<${key_file} wc -l)"
        _nj=$([ $inference_nj -le $num_scp_file ] && echo "$inference_nj" || echo "$num_scp_file")
@@ -180,6 +187,7 @@
                --njob ${njob} \
                --gpuid_list ${gpuid_list} \
                --data_path_and_name_and_type "${_data}/${scp},speech,${type}" \
                --cmvn_file ${feats_dir}/data/${train_set}/cmvn/am.mvn \
                --key_file "${_logdir}"/keys.JOB.scp \
                --asr_train_config "${asr_exp}"/config.yaml \
                --asr_model_file "${asr_exp}"/"${inference_asr_model}" \
@@ -200,4 +208,20 @@
        tail -n 3 ${_dir}/text.cer > ${_dir}/text.cer.txt
        cat ${_dir}/text.cer.txt
    done
fi

# Prepare files for ModelScope fine-tuning and inference
if [ ${stage} -le 6 ] && [ ${stop_stage} -ge 6 ]; then
    echo "stage 6: ModelScope Preparation"
    cp ${feats_dir}/data/${train_set}/cmvn/am.mvn ${exp_dir}/exp/${model_dir}/am.mvn
    vocab_size=$(cat ${token_list} | wc -l)
    python utils/gen_modelscope_configuration.py \
        --am_model_name $inference_asr_model \
        --mode paraformer \
        --model_name paraformer \
        --dataset aishell \
        --output_dir $exp_dir/exp/$model_dir \
        --vocab_size $vocab_size \
        --nat _nat \
        --tag $tag
fi