Wenet模型流程梳理

2022-04-13 01:31:30 阅读：191 来源： 互联网

标签：45 nn 16 流程 torch mask speech Wenet 梳理

asr_model

encoder

input：
speech（16，80，183）# 183属于batch中最大元素决定 speech_length
text （16，6）# 6由batch最大值决定 text_length

make_pad_mask
```
mask ：（16,183）
```

subsampling

input(speech,mask)

conv(speech)

torch.nn.Conv2d(1, odim, 3, 2),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Conv2d(odim, odim, 3, 2),
torch.nn.ReLU()
# output (16,256,45,19)

self.out: linear

torch.nn.Linear(odim * (((idim - 1) // 2 - 1) // 2), odim))
# output (16,45，256)

self.pos_enc

pos_emb (1,45,256) 
# output  
# speech = torch.nn.Dropout(speech)  (16,45，256)
# pos_emb = torch.nn.Dropout(pos_emb) (1,45,256)

$subsampling

#output: speech , pos_emb , mask(16,1,45)  #x_mask[:, :, :-2:2][:, :, :-2:2]

add_optional_chunk_mask
```
add_optional_chunk_mask
```

标签：45,nn,16,流程,torch,mask,speech,Wenet,梳理
来源： https://www.cnblogs.com/lhx9527/p/16138419.html

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