你能给出一个更合理的数据增广参数组合进行尝试吗
时间: 2024-03-06 17:52:03 浏览: 33
针对AIshell-1数据集,以下是一个较为合理的数据增广参数组合,可以进行尝试:
```
specaug:
specaug_conf:
apply_time_warp: true
time_warp_window: 10
time_warp_mode: bicubic
apply_freq_mask: true
freq_mask_width_range: -0.2, 0.2
num_freq_mask: 2
apply_time_mask: true
time_mask_width_range: -0.3, 0.3
num_time_mask: 2
```
具体调整如下:
1. 对于apply_time_warp参数,将time_warp_window的值调整为10,可以适当扩大变形范围,提高数据增广的效果。
2. 对于apply_freq_mask参数,将freq_mask_width_range的范围调整为-0.2到0.2,可以适当缩小频率掩蔽的范围,避免过度增强数据。
3. 对于apply_time_mask参数,将time_mask_width_range的范围调整为-0.3到0.3,可以适当扩大时间掩蔽的范围,增强数据的多样性。
需要注意的是,这只是一个建议的参数组合,具体效果还需要根据具体数据集进行实验调整。
相关问题
conformer在AIshell-1上 效果最好的 数据增广参数组合
Conformer在AIshell-1上的最佳数据增广参数组合取决于具体的实验情况和需求。不过根据一些已有的实验结果和经验,以下是一个常用的较为优秀的数据增广参数组合:
```
specaug:
specaug_conf:
apply_time_warp: true
time_warp_window: 10
time_warp_mode: bicubic
apply_freq_mask: true
freq_mask_width_range: -0.2, 0.2
num_freq_mask: 2
apply_time_mask: true
time_mask_width_range: -0.3, 0.3
num_time_mask: 2
```
这个参数组合中,time warp window被设置为10,可以适当扩大变形范围,提高数据增广的效果。同时,freq mask和time mask的范围也被适当调整,以增强数据的多样性。
需要注意的是,数据增广的效果除了受到参数组合的影响,还受到训练数据质量、模型架构等因素的影响,需要进行多次实验来确定最优的参数组合。
给我一份epsnet的conformer 数据增广的参数
EPSNet使用的是Conformer模型,因此可以使用与前面提到的Conformer模型相同的数据增广方法。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 conformer import Conformer
model = Conformer(
dim = 512,
num_heads = 8,
ff_mult = 4,
input_dim = 80,
num_classes = 10,
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 conformer import Conformer
model = Conformer(
dim = 512,
num_heads = 8,
ff_mult = 4,
input_dim = 80,
num_classes = 10,
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 conformer import Conformer
model = Conformer(
dim = 512,
num_heads = 8,
ff_mult = 4,
input_dim = 80,
num_classes = 10,
pitch_shift=True, # 启用pitch_shift
pitch_shift_steps=4 # 音高调整的步数
)
```
需要注意的是,EPSNet还使用了其他一些数据增广技术,例如随机裁剪、随机缩放等。你可以在EPSNet的论文中找到更多关于数据增广的细节。
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