Описание модели
Данная модель предназначена для распознавания русской речи, произнесенной с иностранным акцентом. Она построена на архитектуре LSTM с использованием функции потерь CTC (Connectionist Temporal Classification).
- Назначение: Распознавание речи (Automatic Speech Recognition).
- Особенность: Устойчивость к специфическому произношению и нетипичным для носителей языка фонетическим паттернам.
- Формат весов:
.pth(PyTorch).
Архитектура (PyTorch)
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ASR_LSTM_Model(nn.Module):
def __init__(self, n_mels=128, vocab_size=36, num_accents=6):
super().__init__()
self.lstm = nn.LSTM(n_mels, 512, num_layers=4, dropout=0.3, bidirectional=True, batch_first=True)
self.ctc_head = nn.Linear(1024, vocab_size)
self.accent_head = nn.Linear(1024, num_accents)
def forward(self, x):
out, _ = self.lstm(x)
ctc_log_probs = F.log_softmax(self.ctc_head(out), dim=2)
pooled_out = out.mean(dim=1)
accent_logits = self.accent_head(pooled_out)
return ctc_log_probs, accent_logits