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e0c7cc0910
@ -103,4 +103,4 @@ def build_model(cls, args, train):
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return model
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该函数定义了具体的模型。对于不同的语音识别模型,往往可以共用同一个语音识别`Task`,然后在此函数中定义特定的模型。例如,这里给出的是一个标准的encoder-decoder结构的语音识别模型。具体地,先定义该模型的各个模块,包括encoder,decoder等,然后在将这些模块组合在一起得到一个完整的模型。在FunASR中,模型需要继承`AbsESPnetModel`,其具体代码见`funasr/train/abs_espnet_model.py`,主要需要实现的是`forward`函数。
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This function defines the detail of the model. For different speech recognition models, the same speech recognition `Task` can usually be shared and the remaining thing needed to be done is to define a specific model in this function. For example, a speech recognition model with a standard encoder-decoder structure has been shown above. Specifically, it first defines each module of the model, including encoder, decoder, etc. and then combine these modules together to generate a complete model. In FunASR, the model needs to inherit `AbsESPnetModel` and the corresponding code can be seen in `funasr/train/abs_espnet_model.py`. The main function needed to be implemented is the `forward` function.
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@ -102,4 +102,4 @@ def build_model(cls, args, train):
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return model
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该函数定义了具体的模型。对于不同的语音识别模型,往往可以共用同一个语音识别`Task`,然后在此函数中定义特定的模型。例如,这里给出的是一个标准的encoder-decoder结构的语音识别模型。具体地,先定义该模型的各个模块,包括encoder,decoder等,然后在将这些模块组合在一起得到一个完整的模型。在FunASR中,模型需要继承`AbsESPnetModel`,其具体代码见`funasr/train/abs_espnet_model.py`,主要需要实现的是`forward`函数。
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该函数定义了具体的模型。对于不同的语音识别模型,往往可以共用同一个语音识别`Task`,额外需要做的是在此函数中定义特定的模型。例如,这里给出的是一个标准的encoder-decoder结构的语音识别模型。具体地,先定义该模型的各个模块,包括encoder,decoder等,然后在将这些模块组合在一起得到一个完整的模型。在FunASR中,模型需要继承`AbsESPnetModel`,其具体代码见`funasr/train/abs_espnet_model.py`,主要需要实现的是`forward`函数。
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