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ESPnet2 pretrained model, Shinji Watanabe/laborotv_asr_train_asr_conformer2_latest33_raw_char_sp_valid.acc.ave, fs=16k, lang=jp

烧焦 计算机科学 语音识别 听力学 工程类 医学 废物管理 热解
作者
Shinji Watanabe
出处
期刊:CERN European Organization for Nuclear Research - Zenodo [European Organization for Nuclear Research]
标识
DOI:10.5281/zenodo.4304245
摘要

This model was trained by Shinji Watanabe using laborotv recipe in espnet. Python API
See https://github.com/espnet/espnet_model_zoo
Evaluate in the recipe
git clone https://github.com/espnet/espnet cd espnet git checkout c40d6e238dd443188f8eb68c8f2b3ebc3fe1c479 pip install -e . cd egs2/laborotv/asr1 ./run.sh --skip_data_prep false --skip_train true --download_model Shinji Watanabe/laborotv_asr_train_asr_conformer2_latest33_raw_char_sp_valid.acc.ave 
Results
 # RESULTS ## Environments - date: `Thu Dec 3 07:50:56 EST 2020` - python version: `3.7.3 (default, Mar 27 2019, 22:11:17) [GCC 7.3.0]` - espnet version: `espnet 0.9.5` - pytorch version: `pytorch 1.4.0` - Git hash: `c40d6e238dd443188f8eb68c8f2b3ebc3fe1c479` - Commit date: `Tue Dec 1 08:28:30 2020 -0500` ## asr_train_asr_conformer2_latest33_raw_char_sp ### WER |dataset|Snt|Wrd|Corr|Sub|Del|Ins|Err|S.Err| |---|---|---|---|---|---|---|---|---| |decode_asr_lm_lm_train_lm_largh1_char_valid.loss.ave_asr_model_valid.acc.ave/dev|12000|12000|49.6|50.4|0.0|0.0|50.4|50.4| |decode_asr_lm_lm_train_lm_largh1_char_valid.loss.ave_asr_model_valid.acc.ave/dev_4k|3971|3971|54.9|45.1|0.0|0.0|45.1|45.1| ### CER |dataset|Snt|Wrd|Corr|Sub|Del|Ins|Err|S.Err| |---|---|---|---|---|---|---|---|---| |decode_asr_lm_lm_train_lm_largh1_char_valid.loss.ave_asr_model_valid.acc.ave/dev|12000|273004|93.0|4.1|2.9|2.7|9.7|50.4| |decode_asr_lm_lm_train_lm_largh1_char_valid.loss.ave_asr_model_valid.acc.ave/dev_4k|3971|98424|95.1|2.7|2.2|2.1|7.0|45.1| |decode_asr_lm_lm_train_lm_largh1_char_valid.loss.ave_asr_model_valid.acc.ave/tedx-jp-10k_verbatim|10000|190568|89.1|5.1|5.7|2.2|13.0|62.1|
ASR config
config: conf/tuning/train_asr_conformer2_latest33.yaml print_config: false log_level: INFO dry_run: false iterator_type: sequence output_dir: exp/asr_train_asr_conformer2_latest33_raw_char_sp ngpu: 1 seed: 0 num_workers: 1 num_att_plot: 3 dist_backend: nccl dist_init_method: env:// dist_world_size: 4 dist_rank: 0 local_rank: 0 dist_master_addr: localhost dist_master_port: 50779 dist_launcher: null multiprocessing_distributed: true cudnn_enabled: true cudnn_benchmark: false cudnn_deterministic: true collect_stats: false write_collected_feats: false max_epoch: 33 patience: null val_scheduler_criterion: - valid - loss early_stopping_criterion: - valid - loss - min best_model_criterion: - - valid - acc - max keep_nbest_models: 10 grad_clip: 5.0 grad_clip_type: 2.0 grad_noise: false accum_grad: 6 no_forward_run: false resume: true train_dtype: float32 use_amp: false log_interval: null unused_parameters: false use_tensorboard: true use_wandb: false wandb_project: null wandb_id: null pretrain_path: null init_param: [] num_iters_per_epoch: null batch_size: 20 valid_batch_size: null batch_bins: 15000000 valid_batch_bins: null train_shape_file: - exp/asr_stats_raw_char_sp/train/speech_shape - exp/asr_stats_raw_char_sp/train/text_shape.char valid_shape_file: - exp/asr_stats_raw_char_sp/valid/speech_shape - exp/asr_stats_raw_char_sp/valid/text_shape.char batch_type: numel valid_batch_type: null fold_length: - 80000 - 150 sort_in_batch: descending sort_batch: descending multiple_iterator: false chunk_length: 500 chunk_shift_ratio: 0.5 num_cache_chunks: 1024 train_data_path_and_name_and_type: - - dump/raw/train_nodev_sp/wav.scp - speech - sound - - dump/raw/train_nodev_sp/text - text - text valid_data_path_and_name_and_type: - - dump/raw/dev_4k/wav.scp - speech - sound - - dump/raw/dev_4k/text - text - text allow_variable_data_keys: false max_cache_size: 0.0 max_cache_fd: 32 valid_max_cache_size: null optim: adam optim_conf: lr: 0.002 scheduler: warmuplr scheduler_conf: warmup_steps: 25000 token_list: - - - い - の - で - て - と - し - た - す - に - な - が - っ - ま - か - う - は - る - ん - を - こ - れ - も - ら - り - さ - ー - あ - そ - く - だ - き - け - よ - ど - ン - ね - ち - お - え - や - ス - 人 - 一 - わ - 日 - つ - 十 - め - イ - ト - ゃ - 大 - ル - じ - 今 - み - 二 - ょ - ッ - せ - ラ - 中 - ろ - リ - ク - 見 - 思 - 事 - 出 - 分 - 感 - 時 - ア - ご - 三 - 本 - 方 - 上 - ば - 行 - 者 - タ - ロ - 生 - 気 - 間 - コ - 年 - 前 - 言 - ほ - シ - カ - ず - 自 - 入 - マ - レ - 国 - 手 - 子 - 会 - 五 - 染 - メ - 新 - プ - ナ - 何 - ド - 四 - 場 - ジ - チ - ウ - フ - 後 - 合 - 月 - 対 - 地 - 東 - 当 - バ - 体 - 全 - べ - 回 - 目 - テ - 性 - 最 - 発 - 部 - 百 - 先 - 動 - げ - 私 - 続 - 高 - ャ - 作 - 来 - パ - 取 - キ - グ - 家 - 的 - 業 - 所 - オ - 度 - 長 - 雨 - ム - 食 - 実 - 内 - 話 - 開 - ぐ - 下 - 京 - 九 - 六 - 多 - 持 - ニ - 関 - サ - 県 - 代 - 学 - 状 - 明 - 七 - 八 - デ - 市 - 意 - 理 - ュ - 千 - 田 - へ - ハ - ぱ - 水 - 数 - 物 - 現 - び - ビ - 使 - ブ - 外 - 通 - 心 - 知 - 要 - 番 - 変 - 用 - 以 - 店 - 山 - ミ - 立 - 力 - 女 - 金 - 確 - 定 - ィ - 々 - 都 - 員 - ざ - 型 - 小 - 考 - ピ - 選 - 強 - 野 - 近 - 結 - ぶ - 安 - 検 - 表 - 川 - 初 - ダ - エ - 受 - 世 - 同 - ツ - ズ - 味 - ふ - 不 - 込 - 認 - ホ - 報 - 予 - 風 - 査 - 警 - ポ - 向 - 海 - む - ョ - 道 - 社 - 北 - 活 - 名 - 切 - 少 - 男 - ワ - ひ - 決 - 連 - 様 - 聞 - 重 - 万 - 解 - ぎ - 始 - 調 - 症 - 戦 - 化 - ボ - 面 - 相 - 広 - 付 - 問 - セ - ベ - 増 - 政 - 島 - 僕 - モ - 期 - 車 - 経 - 特 - ネ - 策 - ケ - 楽 - 違 - 議 - 能 - 害 - 必 - 止 - 界 - 屋 - 伝 - 組 - 常 - 次 - 民 - ガ - 加 - 再 - 元 - 態 - 題 - 降 - 機 - 週 - 指 - 仕 - 円 - 勝 - 影 - 校 - 正 - 点 - 集 - 流 - 書 - 引 - 情 - 院 - 主 - 皆 - 法 - 急 - 客 - 台 - 難 - 木 - 料 - 身 - 起 - 疑 - 進 - 成 - 空 - 応 - 真 - 口 - 品 - 防 - 在 - 況 - 教 - 保 - ェ - 原 - 好 - 病 - 着 - 色 - 画 - 運 - 半 - 務 - 果 - ぜ - 夜 - 件 - 朝 - 然 - 直 - 過 - ペ - 医 - 別 - 置 - 俺 - ぞ - 可 - 制 - 葉 - 無 - 設 - 温 - ゆ - 死 - 療 - 線 - 住 - 早 - ソ - 夫 - 注 - 判 - 呼 - 公 - 信 - 治 - 容 - 電 - 待 - 響 - 例 - 午 - 察 - 想 - 支 - 落 - 府 - 和 - 配 - 歳 - 打 - 休 - 売 - 村 - 親 - 残 - ギ - 段 - 乗 - 去 - 平 - 転 - 際 - 終 - 天 - 足 - 形 - 張 - 白 - 記 - 位 - 利 - 側 - 非 - 観 - 井 - 土 - 美 - 被 - 送 - 球 - 総 - 第 - 声 - 映 - 宅 - ノ - 係 - ゴ - 熱 - 願 - 断 - 神 - 火 - T - 営 - 材 - 更 - 西 - 藤 - 文 - 構 - 光 - 消 - 母 - 産 - 投 - 帰 - 州 - 飲 - 殺 - 象 - 拡 - 町 - 接 - 離 - 割 - 党 - 示 - 君 - 有 - 頂 - 辺 - 減 - N - 悪 - 優 - 職 - 局 - 除 - 緒 - S - 超 - 歌 - 得 - 南 - 備 - ヒ - ぼ - 返 - 戻 - 歩 - 済 - 父 - づ - 演 - 避 - 由 - 達 - R - ァ - 介 - 試 - 昨 - 音 - 収 - 彼 - 交 - 亡 - 限 - 反 - 街 - 像 - 参 - 園 - 役 - 門 - 統 - 育 - 岡 - ザ - 命 - 族 - 夏 - ヤ - 工 - 路 - 量 - 買 - 速 - 飛 - 誰 - 肉 - 験 - 太 - 働 - 区 - 頭 - 士 - 字 - 顔 - 官 - 域 - 若 - 追 - 施 - 姿 - 花 - 危 - A - 石 - 災 - 説 - C - 師 - 愛 - 絶 - 守 - o - 計 - 覚 - 移 - 横 - 突 - 各 - 告 - 焼 - 団 - 激 - 曜 - 種 - 階 - 香 - 専 - 負 - 領 - 基 - 求 - 黒 - 周 - 渡 - 谷 - 放 - 緊 - 供 - 援 - % - 曲 - 護 - P - 任 - 語 - 改 - 犯 - 覧 - 省 - 共 - 差 - 船 - 両 - 暑 - 赤 - 倍 - 雲 - 視 - 失 - 個 - 患 - 挙 - ゲ - 勢 - 寄 - 古 - 毎 - 念 - 旅 - 触 - m - 深 - 細 - 捕 - 戒 - 習 - 式 - 助 - ・ - 録 - 撮 - 崎 - 波 - 証 - 補 - 冷 - 普 - 登 - 撃 - 規 - 識 - 室 - 比 - 効 - 低 - 提 - 請 - 玉 - 館 - 談 - 素 - 福 - 格 - 臣 - 越 - 写 - 振 - 苦 - 存 - O - 質 - 首 - 権 - 戸 - 険 - 技 - 紹 - 申 - 厳 - 密 - I - 完 - ヨ - 頼 - 宣 - 捜 - 案 - 囲 - 準 - 器 - 担 - 単 - 座 - 号 - 根 - 復 - 押 - ぁ - 建 - 具 - 氏 - 約 - ぬ - 抜 - 恐 - 走 - 松 - 術 - 我 - 宮 - 帯 - 訪 - 研 - 企 - 答 - ォ - 軍 - 届 - 馬 - 港 - 鮮 - 協 - 青 - 厚 - 商 - 阪 - 吉 - 森 - 資 - 宿 - 庁 - 婚 - 程 - 菜 - 景 - 率 - 席 - 含 - 良 - 健 - 梅 - 薬 - 究 - 類 - 満 - 舞 - 丈 - 論 - 末 - 給 - 軽 - 奥 - 王 - 裁 - 科 - 砂 - 駅 - 佐 - 倒 - 遺 - 陽 - 城 - ゅ - 晴 - 友 - 逮 - 息 - 練 - 整 - 迎 - 笑 - 郎 - 労 - 江 - 逃 - 米 - 境 - ! - 極 - 逆 - 河 - 暮 - 粛 - E - 模 - 破 - 児 - 右 - 与 - 頑 - ゼ - 費 - 久 - 抗 - 圧 - 韓 - 橋 - 武 - 罪 - 針 - 酒 - G - 継 - 血 - 居 - 並 - 読 - 齢 - 価 - 授 - 芸 - 値 - 派 - 洗 - 史 - 池 - 沖 - 義 - 独 - 弁 - 頃 - 筋 - 奈 - 描 - 左 - 余 - 混 - 縄 - 盛 - K - 銀 - 故 - 望 - 他 - 延 - 億 - 庭 - e - 紙 - 管 - 妻 - 未 - 丸 - 背 - 散 - 絵 - ユ - 底 - 造 - 幕 - 従 - 訴 - 製 - 爆 - 探 - 導 - 茶 - 裏 - 伸 - 委 - 簡 - 油 - 布 - 退 - 仲 - 毒 - 歴 - 怖 - 詳 - 因 - ヘ - 救 - 遅 - 富 - 沢 - 額 - 絡 - 迫 - 展 - 浜 - 甘 - 枚 - 寝 - 遠 - 積 - 将 - 暴 - ぇ - 図 - 催 - 閉 - 吸 - 販 - 嫌 - 瞬 - 異 - 傷 - 測 - 熊 - 伊 - 懸 - 洋 - 秋 - 春 - D - 魚 - 袋 - 隠 - 争 - 幸 - 算 - 挑 - 緩 - H - 星 - 短 - 岩 - 飯 - 遊 - 詰 - 巡 - 昔 - 養 - 豆 - 環 - 敗 - 診 - 坂 - 票 - 勤 - 巻 - 昼 - 許 - 刻 - 困 - 便 - 静 - 娘 - 服 - 床 - 課 - 衛 - 攻 - 板 - 婦 - 聴 - 弱 - 掛 - 雷 - M - 換 - 司 - 秘 - 抑 - 角 - 濃 - 農 - 鉄 - 片 - 節 - 夢 - 崩 - 伺 - 塩 - 甲 - 津 - 装 - 里 - 志 - 華 - 停 - ぽ - 骨 - 徴 - 監 - J - 及 - 候 - 処 - 植 - 悩 - B - 尾 - 伴 - 致 - 豊 - 痛 - 摘 - 印 - V - 夕 - 払 - 踏 - 陸 - 徹 - 林 - 浮 - 修 - 折 - 岸 - 忘 - 壊 - 震 - 列 - 菅 - 責 - 繰 - 倉 - 幅 - 討 - 瀬 - 替 - 羽 - 喜 - ぷ - 康 - 距 - 刺 - 猛 - 級 - 評 - 適 - 卵 - 端 - 泊 - 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