TensorFlowASR项目使用教程

TensorFlowASR项目使用教程

TensorFlowASR :zap: TensorFlowASR: Almost State-of-the-art Automatic Speech Recognition in Tensorflow 2. Supported languages that can use characters or subwords 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorFlowASR

1. 项目的目录结构及介绍

TensorFlowASR项目的目录结构如下：

TensorFlowASR/
├── .github/              # GitHub工作流配置目录
├── .vscode/              # Visual Studio Code项目配置文件
├── docs/                 # 项目文档
├── examples/             # 示例代码和模型
├── scripts/              # 脚本目录，包含数据预处理和模型训练等脚本
├── tensorflow_asr/       # TensorFlowASR的核心代码库
├── tests/                # 测试代码
├── dockerignore          # Docker构建时的忽略文件
├── .gitignore            # Git忽略文件
├── pre-commit-config.yaml # pre-commit钩子配置文件
├── .pylintrc             # PyLint配置文件
├── Dockerfile            # Docker镜像构建文件
├── LICENSE               # 开源许可证
├── MANIFEST.in           # 打包时包含的文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── docker-compose.yml    # Docker Compose配置文件
├── pyproject.toml        # Python项目配置文件
├── requirements.txt      # 项目依赖
├── setup.cfg             # 设置配置文件
└── setup.py              # 设置脚本，用于安装Python包

目录说明：

• .github/: 存放GitHub Actions工作流文件，用于自动化项目的构建、测试等流程。
• .vscode/: 存放Visual Studio Code的配置文件。
• docs/: 存放项目的文档。
• examples/: 包含了一些预设的ASR模型和结果。
• scripts/: 包含了数据预处理、模型训练、评估等脚本。
• tensorflow_asr/: 包含TensorFlowASR的核心代码，包括模型定义、数据处理等。
• tests/: 包含了项目的单元测试代码。
• Dockerfile, docker-compose.yml: 用于Docker容器化的配置文件。
• requirements.txt: 列出了项目运行所依赖的Python包。
• setup.py: 用于安装TensorFlowASR作为Python包。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于scripts/目录下的脚本。以下是一些主要的启动脚本：

• run.sh: 一个基本的启动脚本，用于运行模型训练或测试。
• train.py: 用于启动模型训练过程的主脚本。
• test.py: 用于启动模型测试过程的主脚本。

具体的启动命令和参数配置请参考项目文档中的“运行和测试”部分。

3. 项目的配置文件介绍

项目的主要配置文件是config.yaml，通常位于tensorflow_asr/目录下。这个文件包含了模型训练和测试所需的配置，例如：

• 数据集路径
• 模型类型和参数
• 训练过程中的优化器设置
• 模型评估的指标

配置文件的具体格式和可配置的参数请参考项目文档中的“配置指南”部分。

TensorFlowASR :zap: TensorFlowASR: Almost State-of-the-art Automatic Speech Recognition in Tensorflow 2. Supported languages that can use characters or subwords 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorFlowASR