Leaderboard 项目添加标准学术集 AISHELL-2

语音之家 2021-09-13 15:42:40

承接上几篇文章,继续在 [SpeechIO Leaderboard] 中加入标准中文语音学术研究集 AISHELL-2 的测试。 与AISHELL-1不同的是,其测试集包含三路并行录音设备,分别为 Mic,iOS,Android 设备信道。

场景特点

同上篇 AISHELL-1

 

测试结果

测试时间:2021.08

本场景不会加入后续 SpeechIO 滚动测试。

简评

同上几篇系列文章 [kaldi_multicn pretrained model] [AISHELL-1]

另本场景中 AISHELL-2 各测试集已经被整理加入 [leaderboard] 项目供随时引用测试,项目地址:github.com/speechio/leaderboard

目前中文语音识别领域的研究集主要都是基于 AISHELL-1,AISHELL-2,公众号的读者朋友和学校的同学们如果有其它的学术测试集建议,可以后台留言给我们,我们陆续添加。

虽然目前在 Leaderboard 中还没有开源的英文预训练模型,随着后面完善,我们也会陆续添加英文的标准学术集以及相关模型评测,读者朋友有什么想法可以后台留言为提供建议。

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CSDN-Ada助手 2023-01-13
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附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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