Wav2Vec2-Sprint 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

wav2vec2-sprint 项目目录结构如下：

wav2vec2-sprint/
├── data/               # 存放数据集
├── examples/           # 示例代码和启动脚本
│   ├── finetune_ctc/   # 用于 CTC 任务
│   ├── finetune lm/    # 用于语言模型任务
│   └── finetune_asr/   # 用于自动语音识别任务
├── manifests/          # 数据清单和预处理脚本
├── results/            # 存储实验结果
├── scripts/            # 工具和辅助脚本
├── src/                # 源代码目录
│   ├── data/           # 数据处理相关代码
│   ├── models/         # 模型定义
│   ├── trainer/        # 训练器相关代码
│   └── utils/          # 工具函数和类
├── tests/              # 单元测试
├── torchscript/        # 用于导出 PyTorch 模型为 TorchScript
├── transforms/         # 数据转换和增强相关代码
└── train.py            # 训练脚本

2. 项目的启动文件介绍

启动文件主要是 examples/ 目录下的脚本。以下是一些常用的启动脚本：

• finetune_ctc/train.py: 用于启动 CTC 任务训练。
• finetune_lm/train.py: 用于启动语言模型任务训练。
• finetune_asr/train.py: 用于启动自动语音识别任务训练。

以 finetune_asr/train.py 为例，运行以下命令启动训练：

python examples/finetune_asr/train.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于 examples/ 目录下，与启动脚本相同的目录中。配置文件使用 YAML 格式，例如：

# finetune_asr/config.yaml

data:
  manifest: data/manifest.csv
  max_duration: 27.0
  samples_per_subset: 1000

model:
  arch: "wav2vec2"
  num Speakers: 2

train:
  max_epochs: 5
  gradient_clip_val: 0.1
  gpus: 0

valid:
  path: data/valid.csv
  max_duration: 27.0
  samples_per_subset: 500

这个配置文件定义了数据集的位置、模型架构、训练参数以及验证集的配置。在实际训练前，用户可以根据自己的需求修改这些配置。

启动训练时，可以指定配置文件路径：

python examples/finetune_asr/train.py --config_path examples/finetune_asr/config.yaml

这样，项目就可以根据配置文件中的设置进行训练了。