适应性修改

2019-09-18 14:29:55 +08:00 · 2019-09-18 14:29:55 +08:00 · 4e2b22260b
parent 3031dbbff5
commit 4e2b22260b
8 changed files with 4 additions and 12 deletions
--- a/SpeechModel24.py
+++ b/SpeechModel24.py
@ -304,7 +304,6 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类
 	def RecognizeSpeech(self, wavsignal, fs):
 		'''
 		最终做语音识别用的函数，识别一个wav序列的语音
-		不过这里现在还有bug
 		'''
 		
 		#data = self.data
--- a/SpeechModel25.py
+++ b/SpeechModel25.py
@ -313,7 +313,6 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类
 	def RecognizeSpeech(self, wavsignal, fs):
 		'''
 		最终做语音识别用的函数，识别一个wav序列的语音
-		不过这里现在还有bug
 		'''
 		
 		#data = self.data
--- a/SpeechModel251.py
+++ b/SpeechModel251.py
@ -339,7 +339,6 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类
 	def RecognizeSpeech(self, wavsignal, fs):
 		'''
 		最终做语音识别用的函数，识别一个wav序列的语音
-		不过这里现在还有bug
 		'''
 		
 		#data = self.data
--- a/SpeechModel251_p.py
+++ b/SpeechModel251_p.py
@ -327,7 +327,6 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类
 	def RecognizeSpeech(self, wavsignal, fs):
 		'''
 		最终做语音识别用的函数，识别一个wav序列的语音
-		不过这里现在还有bug
 		'''
 		
 		#data = self.data
--- a/SpeechModel252.py
+++ b/SpeechModel252.py
@ -31,9 +31,9 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类
 	def __init__(self, datapath):
 		'''
 		初始化
-		默认输出的拼音的表示大小是1422，即1421个拼音+1个空白块
+		默认输出的拼音的表示大小是1424，即1423个拼音+1个空白块
 		'''
-		MS_OUTPUT_SIZE = 1422
+		MS_OUTPUT_SIZE = 1424
 		self.MS_OUTPUT_SIZE = MS_OUTPUT_SIZE # 神经网络最终输出的每一个字符向量维度的大小
 		#self.BATCH_SIZE = BATCH_SIZE # 一次训练的batch
 		self.label_max_string_length = 64
@ -331,7 +331,6 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类
 	def RecognizeSpeech(self, wavsignal, fs):
 		'''
 		最终做语音识别用的函数，识别一个wav序列的语音
-		不过这里现在还有bug
 		'''
 		
 		#data = self.data
--- a/SpeechModel26.py
+++ b/SpeechModel26.py
@ -331,7 +331,6 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类
 	def RecognizeSpeech(self, wavsignal, fs):
 		'''
 		最终做语音识别用的函数，识别一个wav序列的语音
-		不过这里现在还有bug
 		'''
 		
 		#data = self.data
--- a/SpeechModel261.py
+++ b/SpeechModel261.py
@ -35,7 +35,7 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类
 		初始化
 		默认输出的拼音的表示大小是1422，即1421个拼音+1个空白块
 		'''
-		MS_OUTPUT_SIZE = 1422
+		MS_OUTPUT_SIZE = 1424
 		self.MS_OUTPUT_SIZE = MS_OUTPUT_SIZE # 神经网络最终输出的每一个字符向量维度的大小
 		#self.BATCH_SIZE = BATCH_SIZE # 一次训练的batch
 		self.label_max_string_length = 64
@ -353,7 +353,6 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类
 	def RecognizeSpeech(self, wavsignal, fs):
 		'''
 		最终做语音识别用的函数，识别一个wav序列的语音
-		不过这里现在还有bug
 		'''
 		
 		#data = self.data
--- a/SpeechModel261_p.py
+++ b/SpeechModel261_p.py
@ -35,7 +35,7 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类
 		初始化
 		默认输出的拼音的表示大小是1422，即1421个拼音+1个空白块
 		'''
-		MS_OUTPUT_SIZE = 1422
+		MS_OUTPUT_SIZE = 1424
 		self.MS_OUTPUT_SIZE = MS_OUTPUT_SIZE # 神经网络最终输出的每一个字符向量维度的大小
 		#self.BATCH_SIZE = BATCH_SIZE # 一次训练的batch
 		self.label_max_string_length = 64
@ -344,7 +344,6 @@ class ModelSpeech(): # 语音模型类
 	def RecognizeSpeech(self, wavsignal, fs):
 		'''
 		最终做语音识别用的函数，识别一个wav序列的语音
-		不过这里现在还有bug
 		'''
 		
 		#data = self.data