游雁
2023-02-23 7bb2dfba0cb98c0eaaa18b2dfbb47a647eac9d58
docs_cn/build_task.md
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def build_collate_fn(cls, args, train):
    return CommonCollateFn(float_pad_value=0.0, int_pad_value=-1)
```
该函数定义了如何将多个样本组成一个`batch`。对于语音识别任务,在此实现的是将不同的音频和抄本,通过`padding`的方式来得到等长的数据。具体地,自此我们默认用`0.0`来作为音频的填充值,用`-1`作为抄本的默认填充值。用户可以在此定义不同的组`batch`操作,实现方法可以参考`CommonCollateFn`。
该函数定义了如何将多个样本组成一个`batch`。对于语音识别任务,在此实现的是将不同的音频和抄本,通过`padding`的方式来得到等长的数据。具体地,我们默认用`0.0`来作为音频的填充值,用`-1`作为抄本的默认填充值。用户可以在此定义不同的组`batch`操作,实现方法可以参考`CommonCollateFn`。
- build_model
```python
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        )
    return model
```
该函数定义了具体的模型。对于不同的语音识别模型,往往可以共用同一个语音识别`Task`,然后在此函数中定义特定的模型。例如,这里给出的是一个标准的encoder-decoder结构的语音识别模型。具体地,先定义该模型的各个模块,包括encoder,decoder等,然后在将这些模块组合在一起得到一个完整的模型。在FunASR中,模型需要继承`AbsESPnetModel`,其具体代码见`funasr/train/abs_espnet_model.py`,主要需要实现的是`forward`函数。
该函数定义了具体的模型。对于不同的语音识别模型,往往可以共用同一个语音识别`Task`,额外需要做的是在此函数中定义特定的模型。例如,这里给出的是一个标准的encoder-decoder结构的语音识别模型。具体地,先定义该模型的各个模块,包括encoder,decoder等,然后在将这些模块组合在一起得到一个完整的模型。在FunASR中,模型需要继承`AbsESPnetModel`,其具体代码见`funasr/train/abs_espnet_model.py`,主要需要实现的是`forward`函数。