From bd3de41f554ff82a64c1a298533a11184966fb57 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zdingwen Date: Mon, 12 Dec 2022 03:15:36 +0000 Subject: [PATCH] update kws/README.md. fix format Signed-off-by: Zdingwen --- kws/README.md | 18 ++++++++++-------- 1 file changed, 10 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/kws/README.md b/kws/README.md index 72bedbd..9b6b1bd 100644 --- a/kws/README.md +++ b/kws/README.md @@ -32,10 +32,10 @@ SDK：3.0RC3（可通过cat SDK目录下的version.info查看信息） 本项目首先通过onnx软件将tf的预训练模型转化为onnx模型，然后在使用atc工具将其转化为SDK能使用的om模型。最终通过构建SDK推理pipeline，实现模型推理。 1.5 特性及适用场景 - kws主要分为两个步骤：
+ kws主要分为两个步骤： - **一、 构建声学模型**
- **二、 对模型输出进行解码，查看是否出现目标关键词**
+ >1 构建声学模型 + 2 对模型输出进行解码，查看是否出现目标关键词 声学模型采用CRNN-CTC,模型构建参考论文《CRNN-CTC Based Mandarin Keyword Spotting》
@@ -67,13 +67,13 @@ apt-get install liblzma-dev >此处提供处理完成的数据集data_CTC目录([下载链接](https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend_community_projects/kws/data_CTC.7z))，生成的索引目录data_CTC_pre_2([索引目录下载链接](https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend_community_projects/kws/data_CTC_pre_2.7z))。请注意数据集每次预处理生成的data_CTC_pre_2索引和数据集的mod_gsc2均不同且一一对应，并会影响后续精度测试结果。 -### 1. 下载tensorflow原作的([下载链接](https://github.com/ryuuji06/keyword-spotting/))的代码并部署 -### 2. 下载后数据集data_CTC([下载链接](https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend_community_projects/kws/data_CTC.7z))后删除mod_gsc2文件夹内的文件，部署至原项目根目录下。 +### 2.1 下载tensorflow原作的([下载链接](https://github.com/ryuuji06/keyword-spotting/))的代码并部署 +### 2.2 下载后数据集data_CTC([下载链接](https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend_community_projects/kws/data_CTC.7z))后删除mod_gsc2文件夹内的文件，部署至原项目根目录下。 >注意在arm环境中可能存在numpy版本问题导致无法正确切分数据集，此种情况可在其他环境先处理好数据集，本例中数据集相关操作在Windows平台完成。 下载下来的源码文件keyword-spotting-main部署至推理项目根目录(keyword-spotting-main/)下 -### 3. 执行数据集切分 +### 2.3 执行数据集切分 下载源码文件后将create_dataset.py 和 prepare_datasets.py 中的keywords由 >keywords = ['house', 'right', 'down', 'left', 'no', 'five', 'one', 'three'] @@ -166,9 +166,11 @@ pip install . ### 4.1 激活310或200DK环境 -键入 +运行 +```bash source ${SDK−path}/set_env.sh source ${ascend-toolkit-path}/set_env.sh +``` 以激活环境，其中SDK-path是SDK mxVision安装路径，ascend-toolkit-path是CANN安装路径。 ### 4.2 模型转换 @@ -216,7 +218,7 @@ atc --framework=5 --model=model2.onnx --output=modelctc1 --input_format=ND --inp |-------- blank // 过长音频截取长度后的存放的临时文件夹(推理运行时生成) ``` -修改run.sh中代码以指定OM精度测试，OM指定文件夹功能测试和原模型tf精度测试，原模型tf指定文件夹功能测试。 +修改run.sh中代码以指定OM精度测试，OM指定音频文件夹功能测试或原模型tf精度测试，原模型tf指定音频文件夹功能测试。 ```bash # python main.py -p "../{}" #OM指定文件夹功能 # python kws_predict.py -p "../{}" #原模型tf指定文件夹功能