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使用 Fairseq 进行音频预训练：Train a wav2vec 2.0 base model配置与实现

article 2024/9/22 9:30:17

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

http://www.kler.cn/news/314481.html

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