-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 37
New issue
Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.
By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.
Already on GitHub? Sign in to your account
GIÚP ĐỠ CÁCH CHẠY FILE "train.py" #34
Comments
Mọi người ơi em chạy file train.py Ai biết chỉ em giùm |
Em đã sửa được lỗi bây giờ em chạy file preprocess.py trong thư mục data/vivos/ nó báo lỗi như thế này: |
@HuynhKEn Bạn chạy file preprocess.py trong data/vivos nhé, đừng chạy trong egs/vivos. |
Cảm ơn anh đã phản hồi. Em chạy trong data/vivos và bị lỗi như vậy đó anh |
@maxcogay Bạn đã tải dữ liệu vivos và bỏ vào data chưa? |
Dạ cảm ơn anh, em chưa tải ,em là sinh viên vì thế không có lộ trình chỉ toàn tìm hiểu. nên có gì mong anh giúp đỡ thêm |
Anh có thể giúp em nên đọc hiểu code nên bắt đầu từ file nào không? |
WER 66% |
@HuynhKEn Em chạy như thế nào? Huấn luyện trên dữ liệu nào? trong bao lâu? WER đang được đo trên tập nào? Về việc cải tiến, anh đang tính sẽ thêm training data. Hiện tại training data đang ít quá |
Lệnh train em chạy: |
cho mình hỏi cho dữ liệu train và test vào file nào trong data (vivos hay diadiem) và sắp xếp như nào ạ mình thử cho vivos sau đó cho vào diadiem mà vẫn bị lỗi như vậy : File "preprocess.py", line 43, in create_train_text |
Bạn có thể show cấu trúc thư mục data của bạn không. Bạn pwd file preprocess.py rồi show mình xem thử |
Bạn kiểm tra lại samprate của file bạn so với vivos audio file nhé (convert về 16000), convert audio chanel về 1, |
Bạn tải bộ vivos data về bỏ vào data/vivos nhé
On Wed, Mar 13, 2019 at 20:39 nguyen vu ***@***.***> wrote:
data
├── diadiem
│ ├── COPYING
│ ├── preprocess.py
│ ├── README
│ ├── test
│ │ └── wave
│ ├── text.py
│ └── train
│ └── wave
└── vivos
├── COPYING
├── corpus
│ ├── test
│ │ └── wav
│ └── train
│ └── wav
├── preprocess.py
└── README
đây là cấu trúc thư mục data, mình đã chỉnh lại như lúc đầu , bạn chỉ giúp
mình cách thêm dữ liệu, mình cảm ơn !!
—
You are receiving this because you commented.
Reply to this email directly, view it on GitHub
<#34 (comment)>,
or mute the thread
<https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ANY4ykLIWrlWjmOIzwBhnfZmSP47Ahnnks5vWP-DgaJpZM4bFPtC>
.
--
*Regards,*
*LE PHI HUNG (Mr.)*
Phone : 0963257788
Skype : lephihungdev@outlook.com
|
mình train được rồi và giờ mình chạy hàm predict thì lại gặp lỗi này: [ Stack-Trace: ] |
Cho mình xem câu lệnh predict của bạn
On Thu, Mar 14, 2019 at 00:47 nguyen vu ***@***.***> wrote:
mình train được rồi và giờ mình chạy hàm predict thì lại gặp lỗi này:
h: 1: kaldi-trunk/src/featbin/compute-mfcc-feats: not found
sh: 1: kaldi-trunk/src/featbin/compute-cmvn-stats: not found
sh: 1: kaldi-trunk/src/featbin/splice-feats: not found
sh: 1: kaldi-trunk/src/featbin/transform-feats: not found
sh: 1: kaldi-trunk/src/gmmbin/gmm-latgen-faster: not found
sh: 1: kaldi-trunk/src/latbin/lattice-best-path: not found
sh: 1: cannot create
kaldi-trunk/egs/uts_165/exp/tri3a/predict/transcriptions/one-best-hypothesis.txt:
Directory nonexistent
sh: 1: cannot open
kaldi-trunk/egs/uts_165/exp/tri3a/predict/transcriptions/one-best-hypothesis.txt:
No such file
-mình đã cố sửa trong file predict để dẫn lại link nhưng sau đó lại xuất
hiện lỗi khác:
ERROR
(compute-mfcc-feats[5.5.232~1-5a56]:ReadConfigFile():parse-options.cc:462)
Cannot open config file: config/mfcc.conf
[ Stack-Trace: ]
kaldi::MessageLogger::LogMessage() const
kaldi::MessageLogger::LogAndThrow::operator=(kaldi::MessageLogger const&)
kaldi::ParseOptions::ReadConfigFile(std::__cxx11::basic_string<char,
std::char_traits, std::allocator > const&)
kaldi::ParseOptions::Read(int, char const* const*)
main
__libc_start_main
_start
—
You are receiving this because you commented.
Reply to this email directly, view it on GitHub
<#34 (comment)>,
or mute the thread
<https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ANY4yrbudzvf6YmtKkUuV8nRup276_i0ks5vWTmbgaJpZM4bFPtC>
.
--
*Regards,*
*LE PHI HUNG (Mr.)*
Phone : 0963257788
Skype : lephihungdev@outlook.com
|
python3 kaldi-trunk/automatic_speech_recognition/egs/vivos/predict.py --wav kaldi-trunk/automatic_speech_recognition/data/vivos/raw/test/waves/VIVOSDEV01/VIVOSDEV01_R012.wav --kaldi_folder kaldi-trunk --model_path kaldi-trunk/egs/uts_165/exp/tri3a --utils_path kaldi-trunk/egs/uts_165/utils/ --method lda_mllt bạn xem giúp mình |
|
cho mình hỏi là có thể kết hợp các emthod lại với nhau ko ạ như tài liệu đã viết :GMM: MFCC + delta để nâng tì lệ lên 84%, và cho mình hỏi thêm nữa là có thể tăng audio dự đoán lên 1p được không ạ |
Hiện tại đã kết hợp rồi bạn có thể vào train_method.sh để có thể xem mô
hình. Hiện tại tăng audio dự đoán lên 1p bị gì à bạn.
On Fri, Mar 15, 2019 at 12:46 nguyen vu ***@***.***> wrote:
cho mình hỏi là có thể kết hợp các emthod lại với nhau ko ạ như tài liệu
đã viết :GMM: MFCC + delta để nâng tì lệ lên 84%, và cho mình hỏi thêm nữa
là có thể tăng audio dự đoán lên 1p được không ạ
—
You are receiving this because you commented.
Reply to this email directly, view it on GitHub
<#34 (comment)>,
or mute the thread
<https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ANY4yqbaH-f1aFwd4VMurdHGMe_zX0CBks5vWzO8gaJpZM4bFPtC>
.
--
*Regards,*
*LE PHI HUNG (Mr.)*
Phone : 0963257788
Skype : lephihungdev@outlook.com
|
theo như trong file readme thì tỉ lện WER là 78%, mà thực tế test đươc 49% vậy làm thế nào để nâng tỉ lện này lên ạ. |
mình nghĩ cách cải tiến tốt nhất là thêm dữ liệu huấn luyện :D |
mình thấy trong file readme có gi là 78% mà cũng dùng chung bộ dữ liệu vivos nên mình thắc mắc thôi :))) |
Bạn nhầm giữa WER và độ chính xác rồi, WER càng thấp thì càng tốt nhé bạn ơi.
|
cảm ơn bạn |
cho em hỏi làm sao để chạy file train.py vậy ạ . em chạy gặp lỗi như thế này thì phải khắc phục như thế nào ạ! Traceback (most recent call last): |
Xin lỗi bạn đã trả lời issue bạn lâu vì bị trôi issue, mình có rep trong issue bạn vừa tạo. |
No description provided.
The text was updated successfully, but these errors were encountered: