开源项目 `prosody` 使用教程

开源项目 prosody 使用教程

prosody Helsinki Prosody Corpus and A System for Predicting Prosodic Prominence from Text 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pro/prosody

1. 项目的目录结构及介绍

prosody/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── model.py
├── scripts/
│   ├── preprocess.py
│   └── train.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存放项目的数据文件，包括原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• models/: 存放项目的模型文件，model.py 定义了主要的模型结构。
• scripts/: 存放项目的脚本文件，preprocess.py 用于数据预处理，train.py 用于模型训练。
• config/: 存放项目的配置文件，config.yaml 包含了项目的配置参数。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目所需的依赖包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/train.py。该文件负责加载配置、数据预处理、模型训练和保存模型。启动项目时，可以通过以下命令运行：

python scripts/train.py --config config/config.yaml

其中，--config 参数指定了配置文件的路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/config.yaml。该文件包含了项目的各项配置参数，例如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是配置文件的部分内容示例：

data:
  raw_path: "data/raw/"
  processed_path: "data/processed/"

model:
  hidden_size: 128
  num_layers: 2

training:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

• data: 配置数据路径。
• model: 配置模型的参数，如隐藏层大小 (hidden_size) 和层数 (num_layers)。
• training: 配置训练参数，如批量大小 (batch_size)、训练轮数 (epochs) 和学习率 (learning_rate)。

通过修改配置文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的需求。

prosody Helsinki Prosody Corpus and A System for Predicting Prosodic Prominence from Text 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pro/prosody