雨风SLEK
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2021-03-03 Speech-Transformer项目训练与预测

按照如此配置进行了训练，LFR_m = 1，LFR_n = 6，batch_frames = 30000

当时GPU Memory占用约为  6831 MiB

当时运行到Epoch 69时退出了一次，改了部分代码使其接着Epoch 69模型参数开始训练：

当时自动保存了基于开发集模型参数

一共训练了150个epoch

visdom上当时记录的可视化图形，中间小波动就是Epoch 69中途退出重新接上训练的影响


为了方便调试预测过程，新建预测用的shell文件pred.sh

pred.sh


执行过程中，存在一下json文件中的中文编码错误，经过修改之后，成功执行。（参考我的其他文章）




输出result.txt文件：




Corr正确率 87.3%


Err词错误率 12.9%

接下来打印的是具体语音条数：

共有20个 speakers

最后打印的是每条语音识别结果与参考结果，包括每个speaker的语音条数utts、以及语音识别评分（C正确 S替换 D删除 I插入）



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