
使用场景
开发者利用WeST快速构建语音助手的原型。
研究人员使用WeST进行语音识别技术的实验和论文撰写。
教育机构使用WeST作为教学工具,向学生展示语音识别的工作原理。
产品特色
集成可替换的大型语言模型,如LLaMA或QWen。
使用语音编码器,例如whisper,对语音信号进行编码。
支持自定义训练数据和测试数据的jsonl格式配置。
提供训练参数的详细配置选项,包括学习率、权重衰减等。
支持Deepspeed配置,优化模型训练过程。
代码简洁,易于理解和二次开发。
使用教程
1. 准备训练和测试数据集,确保它们符合jsonl格式要求。
2. 根据项目需求安装Python环境和必要的依赖库。
3. 配置训练参数,包括学习率、权重衰减、保存策略等。
4. 如有必要,设置Deepspeed以优化训练过程。
5. 运行训练脚本,开始模型的训练。
6. 使用训练好的模型进行语音识别和转录任务。
7. 分析转录结果,根据需要调整模型参数以提高准确性。
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