使用 Fairseq 进行音频预训练:配置与实现
使用 Fairseq 进行音频预训练:配置与实现
简介
随着深度学习技术的不断发展,音频预训练在语音识别和自然语言处理领域取得了显著进展。Fairseq 是一个由 Facebook AI Research 开发的开源序列建模工具包,广泛应用于各种自然语言处理任务,包括音频预训练。本文将详细介绍如何使用 Fairseq 进行音频预训练,包括配置文件的编写和训练命令的执行。
配置文件
音频预训练的关键在于正确配置训练参数。下面是一个完整的配置文件示例,该文件配置了各种训练参数和模型设置。
# @package _group_
# wav2vec2_base_librispeech.yaml
common:
fp16: true