RNNT EOU 成功推理 af9c3d5
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Commit History
RNNT EOU 已经能正常训练 504d65b
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修复 Windows 下 PyTorch + Numba 的 CUDA 错误 5ca98b4
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hack：数据集已经成功加载 956c2be
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下断点，看它读取 tar 文件为什么出错。前面低版本是不读 tar 文件的 8bd805e
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CTC 训练推理正常，for nemo==2.8.0.rc0，但是推理时第一个字符被吃了，其他都正常 87842ef
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update nemo==2.8.0.rc0 f5d2dd3
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add nemo 2.2.1 源码 7965430
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CTC 能正常训练的 nemo 版本是 2.2.1 c80256c
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固定用 numpy==1.26.4 bc96a0e
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增加必要参数 6191d3d
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生成 rnnt eou 训练数据集 d121da6
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那这样推理起来是不是很麻烦，现实表现怎么样 ab1cfde
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rnnt_eou 的数据集能复用前面 CTC 的吗 b1f5190
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对比之前的 CTC 训练出来的模型有什么好处吗 ，rnnt 代表什么 eou 又代表什么 b3349d9
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RNNT 成功实现流式 server 和 client 4a0b6ba
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CTC 成功实现流式 server 和 client 82e18f4
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add server_aware_streaming.py 成功推理 RNNT 的 nemotron-speech-streaming-en-0.6b ，理论上同时兼容 CTC 7a12a78
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保存 trascripts.json 66ba09a
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给 CTC 强行加上时间输出 09d2296
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成功推理（流式） 52f4978
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流式训练改三个参数，成功训练 b1b39c6
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fix 训练代码 8caee80
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成功推理 完全正确（用了高级 Debug 技巧，只有一条训练数据） 1db10fa
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训练结果 .nemo 比 .ckpt 怎么大小会小了那么多 71b7f49
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reazonspeech 已经训练出日语模型了 d6a1b8a
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100% 过拟合 极端过拟合 数据记忆 是一种高级调试技巧 eb80239
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add convert_eo.py 1f91d44
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世界语（量小，先拿它试水，看看效果） f3a69db
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LFS 大文件数据按需下载的方法 32e14ca
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清华方言 TTS de360fb
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日语 正在训练 转去训世界语试水看能不能行 d8dea0a
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真 每 100 epoch 保存一次 c1f4754
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正常训练 59ba579
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每隔 100 epoch 保存最好的 1 个 checkpoint 1113e7a
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不知道为什么前面那样装的 torch 不是 GPU 版 8a22550
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改成 GPU 训练 ea587d3
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fix 数据加载问题 6abeb51
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从零开始训练，改传参并直接运行 d366ded
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同时使用多个 tar 数据集生成词表 8b090a7
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同时生成多个tar 数据集 eecbab9
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生成词表 0cd4b22
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修复 nemo-toolkit 中的 SIGKILL 问题 8a3de9a
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add ja audio of common_voice_11_0 29a80af
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转换 common_voice_11_0 中的 ja 数据 53a6a60
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数据集正确转换 d5f13b4
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这里可以下载数据集 0534d18
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原来的 mozilla-foundation/common_voice_11_0 已失效 7a4dd08
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从零开始训练或从已有模型微调 ASR f47e9a9
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init a7c2243
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