使用场景

开发者利用WeST快速构建语音助手的原型。

研究人员使用WeST进行语音识别技术的实验和论文撰写。

教育机构使用WeST作为教学工具，向学生展示语音识别的工作原理。

产品特色

集成可替换的大型语言模型，如LLaMA或QWen。

使用语音编码器，例如whisper，对语音信号进行编码。

支持自定义训练数据和测试数据的jsonl格式配置。

提供训练参数的详细配置选项，包括学习率、权重衰减等。

支持Deepspeed配置，优化模型训练过程。

代码简洁，易于理解和二次开发。

使用教程

1. 准备训练和测试数据集，确保它们符合jsonl格式要求。

2. 根据项目需求安装Python环境和必要的依赖库。

3. 配置训练参数，包括学习率、权重衰减、保存策略等。

4. 如有必要，设置Deepspeed以优化训练过程。

5. 运行训练脚本，开始模型的训练。

6. 使用训练好的模型进行语音识别和转录任务。

7. 分析转录结果，根据需要调整模型参数以提高准确性。