Eesen-Pytorch-THCHS30 使用指南

Eesen-Pytorch-THCHS30 使用指南

eesen-pytorch-thchs30 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ee/eesen-pytorch-thchs30

1. 项目目录结构及介绍

本项目位于 GitHub 上，是一个利用PyTorch实现的针对THCHS-30数据集的语音识别系统。下面是主要的目录结构及其简介：

• main: 可能包含项目的主入口脚本或核心代码逻辑。
• exp: 包含实验相关文件，如训练的模型输出、日志等。
• data: 理论上应存放数据预处理后的文件，但实际路径需在before_run.sh中设定。
• scripts: 存放各类脚本文件，例如运行、训练延续等操作的bash脚本。
  • run-ctc.sh: 执行CTC相关的训练脚本。
  • before_run.sh: 设置运行前必要的环境变量，包括数据目录等。
  • train_continue.sh: 继续之前的训练过程。
• config: 假定有此目录，未明确提及，一般用于存放配置文件，指导模型参数、训练设置等。
• src: 项目源码，包含模型定义、数据处理逻辑等。

请注意，具体文件可能会有所变化，务必参考仓库最新结构。

2. 项目启动文件介绍

• 主要启动文件：虽然没有直接提到特定的启动文件，但项目的关键运行通常由run-ctc.sh脚本触发。这个脚本负责初始化训练流程，包括调用适当的Python脚本或命令来启动模型训练。在执行之前，需要确保已经配置好了必要的环境变量和数据路径。

3. 项目的配置文件介绍

配置细节未直接给出，但这类项目中的配置信息通常嵌入在以下几个地方：

• 环境配置：通过修改before_run.sh，可以设置数据目录和其他必要的环境变量。
• 模型与训练参数：配置文件可能隐藏于特定的Python脚本内或是独立的.yaml、.json文件中，控制着网络结构、学习率、批次大小等训练参数。不过，直接在项目描述中未详细列出配置文件的具体位置或格式，需深入仓库查找或阅读代码注释来确定。

安装与准备步骤摘要

1. 环境搭建：确保已安装Kaldi、PyTorch (建议版本1.2, Python 3.7, CUDA 9.2) 和其他依赖项。
2. 数据准备：获取THCHS-30数据集，并按照before_run.sh中的指示设置正确的数据路径。
3. 运行前准备：编辑before_run.sh配置好THCHS-30的数据目录。
4. 启动训练：使用bash run-ctc.sh命令开始训练流程。

请在操作前仔细阅读项目README和相关脚本注释，以获得更详细的指引。

eesen-pytorch-thchs30 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ee/eesen-pytorch-thchs30