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hnluo

2023-06-29 c2dee5e3c29eba79e591d9e9caebaef15ea4e56b

 funasr/tasks/sv.py

@@ -1,3 +1,7 @@
"""
Author: Speech Lab, Alibaba Group, China
"""

import argparse
import logging
import os
@@ -21,7 +25,7 @@
from funasr.layers.abs_normalize import AbsNormalize
from funasr.layers.global_mvn import GlobalMVN
from funasr.layers.utterance_mvn import UtteranceMVN
from funasr.models.e2e_asr import ESPnetASRModel
from funasr.models.e2e_asr import ASRModel
from funasr.models.decoder.abs_decoder import AbsDecoder
from funasr.models.encoder.abs_encoder import AbsEncoder
from funasr.models.encoder.rnn_encoder import RNNEncoder
@@ -45,7 +49,7 @@
from funasr.models.specaug.specaug import SpecAug
from funasr.tasks.abs_task import AbsTask
from funasr.torch_utils.initialize import initialize
from funasr.train.abs_espnet_model import AbsESPnetModel
from funasr.models.base_model import FunASRModel
from funasr.train.class_choices import ClassChoices
from funasr.train.trainer import Trainer
from funasr.utils.types import float_or_none
@@ -90,7 +94,7 @@
    classes=dict(
        espnet=ESPnetSVModel,
    ),
    type_check=AbsESPnetModel,
    type_check=FunASRModel,
    default="espnet",
)
preencoder_choices = ClassChoices(
@@ -484,9 +488,9 @@
            args["cmvn_file"] = cmvn_file
        args = argparse.Namespace(**args)
        model = cls.build_model(args)
        if not isinstance(model, AbsESPnetModel):
        if not isinstance(model, FunASRModel):
            raise RuntimeError(
                f"model must inherit {AbsESPnetModel.__name__}, but got {type(model)}"
                f"model must inherit {FunASRModel.__name__}, but got {type(model)}"
            )
        model.to(device)
        model_dict = dict()
@@ -501,7 +505,7 @@
                if ".bin" in model_name:
                    model_name_pth = os.path.join(model_dir, model_name.replace('.bin', '.pb'))
                else:
                    model_name_pth = os.path.join(model_dir, "{}.pth".format(model_name))
                    model_name_pth = os.path.join(model_dir, "{}.pb".format(model_name))
                if os.path.exists(model_name_pth):
                    logging.info("model_file is load from pth: {}".format(model_name_pth))
                    model_dict = torch.load(model_name_pth, map_location=device)