mini-bart-g2p — это модель seq2seq, основанная на архитектуре BART. Мы уменьшили количество слоев и преобразовательных головок в исходной архитектуре BART, чтобы гарантировать, что мы можем надежно обучить модель для задачи преобразования графемы в фонему. Ожидается, что входные данные будут содержать английские слова, состоящие из латинских букв и определенных знаков препинания. Модель обучена принимать в качестве входных данных по одному слову за раз и будет возвращать неожиданные результаты при подаче нескольких слов в качестве одного входных данных. Предоставленный токенизатор HuggingFace настроен на нормализацию слов в нижнем регистре и внутреннее разделение букв пробелом, поэтому при использовании модели вы можете нормально предоставлять слова без разделения между буквами. Модель предоставляет выходные данные в виде фонем вместе с соответствующими им числами ударений. Он также способен генерировать фонемы для слов, которые могут быть написаны через дефис или иметь апострофы. Модель mini-bart-g2p была обучена на сочетании набора данных Librispeech Alignments и набора данных CMUDict. Модель была обучена с использованием сценария обучения переводу, предоставленного репозиторием HuggingFace Transformers. Следующие параметры были…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: cisco-ai
Теги: onnx, bart, text2text-generation, g2p, cisco, Grapheme-to-Phoneme, en, endpoints_compatible
Лайков: 11 | Загрузок: 44
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
