Hub documentation
Hugging Face'te ESPnet Kullanımı
Hugging Face'te ESPnet Kullanımı
espnet, otomatik konuşma tanıma, metinden konuşmaya dönüştürme, konuşma iyileştirme, ayrıştırma ve diğer görevler dahil olmak üzere konuşma işleme için uçtan uca bir araç kitidir.
Hub'da ESPnet'i Keşfetme
modeller sayfası sol tarafında filtreleyerek yüzlerce espnet modeli bulabilirsiniz.
Hub'daki tüm modeller, kullanışlı özelliklerle birlikte gelir:
- Açıklama, eğitim yapılandırması, lisanslar ve daha fazlasını içeren otomatik olarak oluşturulmuş bir model kartı.
- Keşfedilebilirliği kolaylaştıran ve lisans, dil ve veri kümeleri gibi bilgileri içeren meta etiketler.
- Modeli doğrudan tarayıcıda denemeniz için kullanabileceğiniz etkileşimli bir widget.
- Çıkarım istekleri yapmanıza olanak tanıyan bir Inference Providers widget'ı.
Mevcut modelleri kullanma
Önceden eğitilmiş modelleri yükleme konusunda kapsamlı bir rehber için resmî rehberi incelemenizi öneririz.
Çıkarım (inference) yapmakla ilgileniyorsanız, farklı görevler için farklı sınıfların, modelleri Hub'dan yüklemeye izin veren bir from_pretrained metodu vardır. Örneğin:
- Otomatik Konuşma Tanıma için
Speech2Text. - Sesli Metin için
Text2Speech. - Ses Kaynağı Ayrıştırma için
SeparateSpeech.
İşte bir çıkarım örneği:
import soundfile
from espnet2.bin.tts_inference import Text2Speech
text2speech = Text2Speech.from_pretrained("model_name")
speech = text2speech("foobar")["wav"]
soundfile.write("out.wav", speech.numpy(), text2speech.fs, "PCM_16")Belirli bir modelin nasıl yükleneceğini görmek istiyorsanız, Use in ESPnet bağlantısına tıklayabilir ve modelinizi yüklemek için kullanabileceğiniz çalışan bir kod parçası alabilirsiniz!
Modellerinizi paylaşma
ESPnet, Hugging Face'e kolayca yüklenebilecek bir zip dosyası üretir. Modelleri paylaşma konusunda kapsamlı bir rehber için resmî rehberi incelemenizi öneririz.
run.sh betiği, belirli bir modelin Hugging Face deposuna yüklenmesine olanak tanır.
./run.sh --stage 15 --skip_upload_hf false --hf_repo username/model_repo