使用 Fairseq 进行音频预训练：Train a wav2vec 2.0 base model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。本文将介绍如何使用 Fairseq 进行音频预训练，涵盖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