在modelscope-funasr不联网训练,如何用Msdataset load本地数据集?

在modelscope-funasr不联网训练,如何用Msdataset load本地数据集?

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三分钟热度的鱼 2024-04-17 21:06:34 289 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

在ModelScope-FunASR中进行不联网训练时,可以通过MsDataset加载本地数据集。以下是详细的操作步骤和配置说明:


1. 准备本地数据集

确保本地数据集已按照模型所需的格式整理好。通常,FunASR支持的数据格式包括但不限于: - 音频文件:如.wav.flac格式。 - 标注文件:如.txt.json格式,包含音频对应的文本标注。

将数据集组织为以下结构(示例):

/local/path/to/dataset/
    ├── audio/
    │   ├── file1.wav
    │   ├── file2.wav
    │   └── ...
    ├── transcripts.txt

其中,transcripts.txt的内容可以是:

file1.wav <tab> 这是第一条音频的标注文本
file2.wav <tab> 这是第二条音频的标注文本

2. 使用MsDataset加载本地数据集

在不联网的情况下,可以通过MsDatasetload方法直接加载本地路径中的数据集。具体代码如下:

from modelscope.msdatasets import MsDataset

# 指定本地数据集路径
local_dataset_path = "/local/path/to/dataset"

# 加载本地数据集
dataset = MsDataset.load(local_dataset_path, split="train")

# 查看数据集内容
print(dataset[0])  # 打印第一条数据

注意: - split参数用于指定数据集的划分(如trainvalidation等)。如果数据集未明确划分,可省略该参数。 - 确保本地数据集路径正确,并且数据格式符合模型要求。


3. 数据集格式适配

如果本地数据集的格式与FunASR的要求不完全一致,可以通过自定义预处理脚本进行适配。例如:

def preprocess_data(example):
    # 假设example包含"audio_path"和"text"字段
    audio_path = example["audio_path"]
    text = example["text"]
    # 自定义处理逻辑
    return {"audio": audio_path, "text": text}

# 应用预处理
dataset = dataset.map(preprocess_data)

4. 配置训练任务

在加载本地数据集后,将其传递给训练脚本或框架。例如:

from funasr import train

# 配置训练参数
train_config = {
    "data": {
        "train_data_path": dataset,
        "batch_size": 16,
        "num_workers": 4
    },
    "model": {
        "model_name": "funasr_model"
    }
}

# 启动训练
train(train_config)

5. 注意事项

  • 数据格式一致性:确保本地数据集的格式与模型预期的输入格式一致,否则可能导致训练失败。
  • 存储路径权限:确保程序对本地数据集路径具有读取权限。
  • 离线环境依赖:在不联网的情况下,需提前下载并配置所有必要的依赖项(如预训练模型权重、第三方库等)。

通过上述步骤,您可以在ModelScope-FunASR中成功加载本地数据集并进行不联网训练。

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