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python - 标记数据错误，同时使用 deepspeech 训练数据集

问题描述

在遵循此（ https://medium.com/@klintcho/creating-an-open-speech-recognition-dataset-for-almost-any-language-c532fb2bc0cf）教程时，我创建了一个语音数据集以使用 DeepSpeech 进行训练。

但是，我无法用 deepspeech 训练我的数据集。

由于 train 命令，它会给出一个错误，例如

python DeepSpeech.py --train_files /mnt/c/wsl/teneke_out_bolum1/

它抛出一个错误：

pandas.errors.ParserError：数据标记错误。C 错误：对源调用 read(nbytes) 失败。尝试引擎='python'。

我在 aeneas 力对齐和微调之后创建了数据集：

这是我在 Google Colab 上使用 DeepSpeech 训练的代码：

https://gist.github.com/mustafaxfe/d20be114ca7cea5c47ea5cc85653c761

我在谷歌上找到了一些解决方案，比如

data = pd.read_csv('file1.csv', error_bad_lines=False)

同样作为错误输出，我可以通过设置解决

引擎='蟒蛇'

但是，我无法弄清楚我应该在哪里改变。

所以，我应该在哪里编辑来解决这个问题。

谢谢。

标签： pythonpandastensorflowdataset

解决方案

您的命令需要重新访问：

  • 你指向一个火车数据文件夹。您应该指向一个 .csv 文件
  • 使用 Python3

您的运行命令应如下所示。检查文档并根据您的需要进行修改。

   python3 -u DeepSpeech.py \
    --train_files /data/phonetic_speech_dta/train/train.csv \
    --dev_files /data/phonetic_speech_dta/dev/dev.csv \
    --test_files /data/phonetic_speech_dta/test/test.csv \
    --train_batch_size 64 \
    --dev_batch_size 32 \
    --test_batch_size 64 \
    --n_hidden 800\
    --validation_step 1\
    --display_step 1 \
    --epoch 100 \
    --log_level 1 \
    --dropout_rate 0.2 \
    --learning_rate 0.001 \
    --drop_count_weight 3.5 \
    --export_dir /speech2text/norwegian_model/results/model_export/ \
    --checkpoint_dir /speech2text/norwegian_model/results/checkpoint/ \
    --decoder_library_path /home/nvidia/tensorflow/bazel-bin/native_client/libctc_decoder_with_kenlm.so \
    --alphabet_config_path /speech2text/norwegian_model/alphabet.txt \
    --lm_binary_path /speech2text/norwegian_model/lm.binary \
    --lm_trie_path /speech2text/norwegian_model/trie

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