las-pytorch:聆听，参与和拼写E2E ASR模型。 在Pytorch中实施
LAS-Pytorch
这是我的（LAS）谷歌ASR深度学习模型的pytorch实现。 我同时使用了mozilla 数据集和数据集。
借助torchaudio，在加载文件的同时即可快速完成功能转换。
结果
由于我的GPU没有足够的内存，因此这是采用相当小的体系结构进行的4个训练周期的LER（信笺错误率）和损失度量。 侦听器具有128个神经元和2层，而Speller具有256个神经元和2层。
我们可以看到模型如何从我们提供给它的数据中学习，但是它仍然需要更多的训练和适当的架构。
字母错误率
失利
如果我们尝试预测音频样本，则结果如下所示：
true_y ：['A'，'N'，'D'，'，'S'，'T'，'I'，'L'，'L'，'，'N'，'O'，' '，'A'，'T'，'T'，'E'，'M'，'P'，'T'，'，'B'，'Y'，''，'T'，'H '，'E'，''，'P'，'O']
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