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| | | ds_dict = MsDataset.load(params.data_path) |
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| | | kwargs = dict( |
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| | | model=params.model, |
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| | | model_revision="v1.0.2", |
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| | | data_dir=ds_dict, |
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| | | dataset_type=params.dataset_type, |
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| | | work_dir=params.output_dir, |
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| | | params = modelscope_args(model="damo/speech_paraformer-large-contextual_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404", data_path="./data") |
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| | | params.output_dir = "./checkpoint" # 模型保存路径 |
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| | | params.data_path = "./example_data/" # 数据路径 |
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| | | params.dataset_type = "large" # finetune contextual paraformer模型只能使用large dataset |
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| | | params.batch_bins = 200000 # batch size，如果dataset_type="small"，batch_bins单位为fbank特征帧数，如果dataset_type="large"，batch_bins单位为毫秒， |
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| | | params.dataset_type = "large" # finetune contextual_paraformer模型只能使用large dataset |
|---|
| | | params.batch_bins = 120000 # batch size，如果dataset_type="small"，batch_bins单位为fbank特征帧数，如果dataset_type="large"，batch_bins单位为毫秒， |
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| | | params.max_epoch = 20 # 最大训练轮数 |
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| | | params.lr = 0.0002 # 设置学习率 |
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