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嘉渊

2023-04-24 df5f263e5fe3d7961b1aeb3589012400a9905a8f

 funasr/models/e2e_asr_mfcca.py

@@ -17,13 +17,10 @@
)
from funasr.models.ctc import CTC
from funasr.models.decoder.abs_decoder import AbsDecoder
from funasr.models.encoder.abs_encoder import AbsEncoder
from funasr.models.frontend.abs_frontend import AbsFrontend
from funasr.models.preencoder.abs_preencoder import AbsPreEncoder
from funasr.models.specaug.abs_specaug import AbsSpecAug
from funasr.layers.abs_normalize import AbsNormalize
from funasr.models.base_model import FunASRModel
from funasr.torch_utils.device_funcs import force_gatherable
from funasr.train.abs_espnet_model import AbsESPnetModel


if LooseVersion(torch.__version__) >= LooseVersion("1.6.0"):
    from torch.cuda.amp import autocast
@@ -35,18 +32,18 @@
import pdb
import random
import math
class MFCCA(AbsESPnetModel):
class MFCCA(FunASRModel):
    """CTC-attention hybrid Encoder-Decoder model"""

    def __init__(
        self,
        vocab_size: int,
        token_list: Union[Tuple[str, ...], List[str]],
        frontend: Optional[AbsFrontend],
        specaug: Optional[AbsSpecAug],
        normalize: Optional[AbsNormalize],
        frontend: Optional[torch.nn.Module],
        specaug: Optional[torch.nn.Module],
        normalize: Optional[torch.nn.Module],
        preencoder: Optional[AbsPreEncoder],
        encoder: AbsEncoder,
        encoder: torch.nn.Module,
        decoder: AbsDecoder,
        ctc: CTC,
        rnnt_decoder: None,