Huggingface conformer 数据增广的参数

Conformer模型在数据增强方面也可以使用Transformers库中的一些方法。以下是一些可能有用的参数：

- `spec_augment`: 这个参数可以用于对输入的声谱图进行增广，包括时间和频率的随机掩蔽。可以使用以下代码启用这个参数：

  from transformers import Wav2Vec2FeatureExtractor
  
  feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor(
      feature_size=1,
      sampling_rate=16000,
      padding_value=0.0,
      do_normalize=True,
      return_attention_mask=True,
      spec_augment=True,  # 启用spec_augment
      mask_time_prob=0.05,  # 时间掩蔽的概率
      mask_time_length=10,  # 时间掩蔽的长度
      mask_feature_prob=0.05,  # 频率掩蔽的概率
      mask_feature_length=5  # 频率掩蔽的长度
  )

- `speed_up`: 这个参数可以用于对输入的声音进行速度调整。可以使用以下代码启用这个参数：

  from transformers import Wav2Vec2Processor
  
  processor = Wav2Vec2Processor(
      sampling_rate=16000,
      padding=True,
      max_length=1024,
      speed_up=True,  # 启用speed_up
      resampling_rate=2  # 速度调整的倍数
  )

- `pitch_shift`: 这个参数可以用于对输入的声音进行音高调整。可以使用以下代码启用这个参数：

  from transformers import Wav2Vec2Processor
  
  processor = Wav2Vec2Processor(
      sampling_rate=16000,
      padding=True,
      max_length=1024,
      pitch_shift=True,  # 启用pitch_shift
      pitch_shift_steps=4  # 音高调整的步数
  )

这些参数对于对于Conformer模型的数据增广是非常有用的。你可以根据具体的任务需求，选择适当的参数进行数据增广。