WENet KWS 项目教程

WENet KWS 项目教程

【免费下载链接】wekws 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/wekws

1. 项目的目录结构及介绍

WENet KWS 项目的目录结构如下：

wekws/
├── README.md
├── requirements.txt
├── run.sh
├── conf/
│   ├── train.yaml
│   └── test.yaml
├── data/
│   ├── train/
│   └── test/
├── models/
│   ├── model.py
│   └── utils.py
└── scripts/
    ├── train.py
    └── test.py

目录介绍

• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run.sh: 启动脚本。
• conf/: 配置文件目录，包含训练和测试的配置文件。
• data/: 数据目录，包含训练和测试数据。
• models/: 模型相关代码，包括模型定义和工具函数。
• scripts/: 脚本目录，包含训练和测试脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 run.sh，它是一个 Bash 脚本，用于启动训练和测试过程。

run.sh 内容概览

#!/bin/bash

# 设置环境变量
export PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATH

# 训练模型
python scripts/train.py --config conf/train.yaml

# 测试模型
python scripts/test.py --config conf/test.yaml

启动文件功能

• 设置环境变量: 确保 Python 脚本能够找到项目路径。
• 训练模型: 调用 train.py 脚本进行模型训练，使用 conf/train.yaml 配置文件。
• 测试模型: 调用 test.py 脚本进行模型测试，使用 conf/test.yaml 配置文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 conf/ 目录下，主要包括 train.yaml 和 test.yaml。

train.yaml 内容概览

# 训练配置
train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100
  data_dir: data/train

# 模型配置
model:
  type: "cnn"
  hidden_size: 256

test.yaml 内容概览

# 测试配置
test:
  batch_size: 32
  data_dir: data/test

# 模型配置
model:
  type: "cnn"
  hidden_size: 256

配置文件功能

• 训练配置: 定义训练过程中的参数，如批大小、学习率、训练轮数和数据目录。
• 模型配置: 定义模型的类型和隐藏层大小。
• 测试配置: 定义测试过程中的参数，如批大小和数据目录。

通过这些配置文件，用户可以灵活地调整训练和测试的参数，以适应不同的需求。

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