deepspeech playbook
Continuous Integration now documented
หลักสูตรความผิดพลาดเกี่ยวกับรูปแบบการรู้จำเสียงพูดโดยใช้ DeepSpeech
เริ่มต้นที่นี่ ส่วนนี้จะกำหนดความคาดหวังของคุณสำหรับสิ่งที่คุณสามารถทำได้ด้วย Playbook DeepSpeech และข้อกำหนดเบื้องต้นที่คุณต้องเริ่มฝึกอบรมโมเดลการจดจำคำพูดของคุณเอง
เมื่อคุณรู้ว่าสิ่งที่คุณสามารถทำได้ด้วย playbook deepspeech ส่วนนี้จะให้ภาพรวมของ Deepspeech ตัวเองชิ้นส่วนส่วนประกอบและวิธีการที่แตกต่างจากเครื่องมือจดจำคำพูดอื่น ๆ ที่คุณอาจใช้ในอดีต
ก่อนที่คุณจะสามารถฝึกอบรมแบบจำลองได้คุณจะต้องรวบรวมและจัดรูป แบบคลัง ข้อมูลของคุณ ส่วนนี้ให้ภาพรวมของรูปแบบข้อมูลที่จำเป็นสำหรับ DeepSpeech และเดินผ่านตัวอย่างในการเตรียมชุดข้อมูลจากเสียงทั่วไป
หากคุณกำลังฝึกอบรมแบบจำลองที่ใช้ตัวอักษรที่แตกต่างกันเป็นภาษาอังกฤษตัวอย่างเช่นภาษาที่มีเครื่องหมาย diacritical คุณจะต้องแก้ไขไฟล์ alphabet.txt
เรียนรู้สิ่งที่ผู้ทำประตูทำและวิธีที่คุณจะไปเกี่ยวกับการสร้างของคุณเอง
เรียนรู้เกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างโมเดล อะคูสติก ของ Deepspeech และแบบจำลอง ภาษา และวิธีที่พวกเขารวมกันเพื่อให้การรู้จำเสียงพูดจบ
ส่วนนี้จะนำคุณผ่านการสร้างภาพนักเทียบท่าและวางไข่ DeepSpeech ในคอนเทนเนอร์ Docker พร้อมที่เก็บข้อมูลถาวร วิธีการนี้หลีกเลี่ยงความซับซ้อนของการพึ่งพาเช่น tensorflow
เมื่อคุณมีการจัดรูปแบบข้อมูลการฝึกอบรมและสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมของคุณในส่วนนี้จะแสดงวิธีการฝึกอบรมแบบจำลองและให้คำแนะนำสำหรับการเอาชนะข้อผิดพลาดทั่วไป
เมื่อคุณได้รับการฝึกอบรมแบบจำลองแล้วคุณจะต้องตรวจสอบว่ามันใช้งานได้กับบริบทที่ได้รับการออกแบบมา ส่วนนี้จะนำคุณผ่านกระบวนการนี้
เมื่อได้รับการฝึกอบรมและทดสอบแล้วโมเดลของคุณจะถูกปรับใช้ ส่วนนี้ให้ภาพรวมของวิธีการปรับใช้โมเดลของคุณ
ส่วนนี้ครอบคลุมกรณีการใช้งานเฉพาะที่สามารถนำไปใช้กับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงเช่นการถอดความการค้นหาคำหลักและแอปพลิเคชันที่ควบคุมด้วยเสียง
เรียนรู้วิธีการตั้งค่าการรวมอย่างต่อเนื่อง (CI) สำหรับส้อมของคุณเองของ DeepSpeech มีไว้สำหรับนักพัฒนาที่ใช้ DeepSpeech สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของตนเอง
การให้ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องนั้นอยู่นอกเหนือขอบเขตของ playbook นี้ Howevever มีความเข้าใจในการเรียนรู้ของเครื่องและแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกจะช่วยให้คุณพยายามในการฝึกอบรมแบบจำลองการรู้จำเสียงพูดด้วย DeepSpeech
ที่นี่เราเชื่อมโยงกับแหล่งข้อมูลหลายอย่างที่คุณอาจพบว่ามีประโยชน์ พวกเขาอยู่ในรายการตามลำดับที่เราแนะนำให้อ่านพวกเขา
บทช่วยสอนการเรียนรู้ของเครื่องจักรเบื้องต้นของ Digital Ocean ให้ภาพรวมของการเรียนรู้ของเครื่องประเภทต่างๆ ไดอะแกรมในบทช่วยสอนนี้เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการอธิบายแนวคิดหลัก
หลักสูตรการเรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่องจักรของ Google ให้การแนะนำอย่างอ่อนโยนเกี่ยวกับแนวคิดหลักของการเรียนรู้ของเครื่องรวมถึง การไล่ระดับสี อัตรา การเรียนรู้การฝึกอบรมการทดสอบและการตรวจสอบและการ overfitting
หากการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสิ่งที่ทำให้คุณสนใจคุณอาจเพลิดเพลินไปกับหลักสูตรการเรียนรู้ของ MIT Open Learning Library สำหรับหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องหลักสูตรระดับวิทยาลัย 13 สัปดาห์ที่ครอบคลุม Perceptrons, เครือข่ายประสาท, เครื่องเวกเตอร์และเครือข่ายประสาท
คุณสามารถช่วยทำให้ Playbook DeepSpeech ดียิ่งขึ้นโดยการให้บริการผ่านปัญหา GitHub
โปรด ลองใช้คำแนะนำเหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างอิมเมจนักเทียบท่าและเรียกใช้คอนเทนเนอร์ Docker ในการแจกแจงหลายครั้งของ Linux เพื่อให้เราสามารถระบุกรณีมุม
โปรด มีส่วนร่วมในความรู้โดยปริยายของคุณ - เช่น:
โปรดระบุข้อผิดพลาดในข้อความ - ด้วยตามากมายข้อบกพร่องตื้น :-)
