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嘉渊

2023-05-15 d2a64f2137ac23d1951fd2fa25b6053bba6f7873

 egs/aishell2/conformer/run.sh

@@ -9,31 +9,27 @@
gpu_inference=true  # Whether to perform gpu decoding, set false for cpu decoding
# for gpu decoding, inference_nj=ngpu*njob; for cpu decoding, inference_nj=njob
njob=5
train_cmd=tools/run.pl
train_cmd=utils/run.pl
infer_cmd=utils/run.pl

# general configuration
feats_dir="../DATA" #feature output dictionary
exp_dir="."
lang=zh
dumpdir=dump/fbank
feats_type=fbank
token_type=char
dataset_type=large
scp=feats.scp
type=kaldi_ark
stage=0
stop_stage=4
type=sound
scp=wav.scp
speed_perturb="0.9 1.0 1.1"
stage=1
stop_stage=1

# feature configuration
feats_dim=80
sample_frequency=16000
nj=100
speed_perturb="0.9,1.0,1.1"
nj=64

# data
tr_dir=
dev_tst_dir=
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

# exp tag
tag="exp1"
@@ -51,13 +47,13 @@
test_sets="dev_ios test_ios"

asr_config=conf/train_asr_conformer.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.yaml
inference_asr_model=valid.acc.ave_10best.pth
inference_asr_model=valid.acc.ave_10best.pb

# you can set gpu num for decoding here
gpuid_list=$CUDA_VISIBLE_DEVICES  # set gpus for decoding, e.g., gpuid_list=2,3, the same as training stage by default
gpuid_list=$CUDA_VISIBLE_DEVICES  # set gpus for decoding, the same as training stage by default
ngpu=$(echo $gpuid_list | awk -F "," '{print NF}')

if ${gpu_inference}; then
@@ -73,7 +69,7 @@
    # For training set
    local/prepare_data.sh ${tr_dir} ${feats_dir}/data/local/train ${feats_dir}/data/train || exit 1;
    # # For dev and test set
    for x in Android iOS Mic; do
    for x in iOS; do
        local/prepare_data.sh ${dev_tst_dir}/${x}/dev ${feats_dir}/data/local/dev_${x,,} ${feats_dir}/data/dev_${x,,} || exit 1;
        local/prepare_data.sh ${dev_tst_dir}/${x}/test ${feats_dir}/data/local/test_${x,,} ${feats_dir}/data/test_${x,,} || exit 1;
    done 
@@ -83,51 +79,14 @@
        paste -d " " <(cut -f 1 ${feats_dir}/data/${x}/text.org) <(cut -f 2- ${feats_dir}/data/${x}/text.org \
             | tr 'A-Z' 'a-z' | tr -d " ") \
            > ${feats_dir}/data/${x}/text
        tools/text2token.py -n 1 -s 1 ${feats_dir}/data/${x}/text > ${feats_dir}/data/${x}/text.org
        utils/text2token.py -n 1 -s 1 ${feats_dir}/data/${x}/text > ${feats_dir}/data/${x}/text.org
        mv ${feats_dir}/data/${x}/text.org ${feats_dir}/data/${x}/text
    done
fi

feat_train_dir=${feats_dir}/${dumpdir}/${train_set}; mkdir -p ${feat_train_dir}
feat_dev_dir=${feats_dir}/${dumpdir}/${valid_set}; mkdir -p ${feat_dev_dir}
if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then
    echo "stage 1: Feature Generation"
    # compute fbank features
    fbankdir=${feats_dir}/fbank
    steps/compute_fbank.sh --cmd "$train_cmd" --nj $nj --speed_perturb ${speed_perturb} \
        ${feats_dir}/data/train ${exp_dir}/exp/make_fbank/train ${fbankdir}/train
    tools/fix_data_feat.sh ${fbankdir}/train
    for x in android ios mic; do
        steps/compute_fbank.sh --cmd "$train_cmd" --nj $nj \
            ${feats_dir}/data/dev_${x} ${exp_dir}/exp/make_fbank/dev_${x} ${fbankdir}/dev_${x}
        tools/fix_data_feat.sh ${fbankdir}/dev_${x}
        steps/compute_fbank.sh --cmd "$train_cmd" --nj $nj \
            ${feats_dir}/data/test_${x} ${exp_dir}/exp/make_fbank/test_${x} ${fbankdir}/test_${x}
        tools/fix_data_feat.sh ${fbankdir}/test_${x}
    done
    
    # compute global cmvn
    steps/compute_cmvn.sh --cmd "$train_cmd" --nj $nj \
        ${fbankdir}/train ${exp_dir}/exp/make_fbank/train

    # apply cmvn 
    steps/apply_cmvn.sh --cmd "$train_cmd" --nj $nj \
        ${fbankdir}/${train_set} ${fbankdir}/train/cmvn.json ${exp_dir}/exp/make_fbank/${train_set} ${feat_train_dir}
    steps/apply_cmvn.sh --cmd "$train_cmd" --nj $nj \
        ${fbankdir}/${valid_set} ${fbankdir}/train/cmvn.json ${exp_dir}/exp/make_fbank/${valid_set} ${feat_dev_dir}
    for x in android ios mic; do
        steps/apply_cmvn.sh --cmd "$train_cmd" --nj $nj \
            ${fbankdir}/test_${x} ${fbankdir}/train/cmvn.json ${exp_dir}/exp/make_fbank/test_${x} ${feats_dir}/${dumpdir}/test_${x}
    done
    
    cp ${fbankdir}/${train_set}/text ${fbankdir}/${train_set}/speech_shape ${fbankdir}/${train_set}/text_shape ${feat_train_dir}
    tools/fix_data_feat.sh ${feat_train_dir}
    cp ${fbankdir}/${valid_set}/text ${fbankdir}/${valid_set}/speech_shape ${fbankdir}/${valid_set}/text_shape ${feat_dev_dir}
    tools/fix_data_feat.sh ${feat_dev_dir}
    for x in android ios mic; do
        cp ${fbankdir}/test_${x}/text ${fbankdir}/test_${x}/speech_shape ${fbankdir}/test_${x}/text_shape ${feats_dir}/${dumpdir}/test_${x}
        tools/fix_data_feat.sh ${feats_dir}/${dumpdir}/test_${x}
    done
    echo "stage 1: Feature and CMVN Generation"
    utils/compute_cmvn.sh --cmd "$train_cmd" --nj $nj --feats_dim ${feats_dim} ${feats_dir}/data/${train_set}
fi

token_list=${feats_dir}/data/${lang}_token_list/char/tokens.txt