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Torch audio 文档

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音频特征增强

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使用 Wav2Vec2 进行语音识别

使用 CTC 解码器进行语音识别推理

使用 CUDA CTC 解码器进行 ASR 推理

使用 Emformer RNN-T 进行在线语音识别

使用 Emformer RNN-T 进行设备端语音识别

设备端基于 Emformer RNN-T 的音频-视觉语音识别

使用 Wav2Vec2 进行强制对齐

多语言数据的强制对齐

使用 Tacotron2 实现文本转语音

基于 MVDR 波束形成的语音增强

使用 Hybrid Demucs 进行音乐源分离

Torchaudio-Squim: TorchAudio 中的非侵入式语音评估

训练实用技巧

Conformer RNN-T 语音识别

Emformer RNN-T 语音识别

Conv-TasNet 源分离

HuBERT 预训练与微调（ASR）

实时音视频自动语音识别

Python API 参考文档

torchaudio

torchaudio.io

torchaudio.functional

torchaudio.transforms

torchaudio.datasets

torchaudio.models

torchaudio.models.decoder

torchaudio.pipelines

torchaudio.sox_effects

torchaudio.compliance.kaldi

torchaudio.kaldi_io

torchaudio.utils

torio

torio.io

torio.utils

Python 原型 API 参考

torchaudio.prototype

torchaudio.prototype.datasets

torchaudio.prototype.functional

torchaudio.prototype.models

torchaudio.prototype.pipelines

torchaudio.prototype.transforms

C++ 原型 API 参考

libtorio

torio::io::StreamingMediaDecoder

torio::io::StreamingMediaEncoder

PyTorch 库

PyTorch

torchaudio

torchtext

torchvision

TorchElastic

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在 XLA 设备上使用 PyTorch

torchaudio.prototype.models torchaudio.prototype.models 子包包含了用于解决常见音频任务的模型定义。 对于具有预训练参数的模型，请参考 torchaudio.prototype.pipelines 模块。 模型定义负责构建计算图并执行它们。 一些模型具有复杂的结构和变体。对于这些模型，提供了工厂函数。 ConformerWav2Vec2PretrainModel 用于从头开始训练的 Conformer Wav2Vec2 预训练模型。 ConvEmformer 实现了卷积增强的流式Transformer架构 基于非因果卷积的流式 Transformer Transducer 语音识别 [Shi 等人, 2022] HiFiGANVocoder 生成器部分 HiFi GAN [Kong 等人, 2020]. Beta 模型的原型工厂函数 一些模型定义处于测试阶段，但仍有新的工厂函数处于原型阶段。请查看每个模型中的“原型工厂函数”部分。 Wav2Vec2Model 使用的声学模型 wav2vec 2.0 [Baevski et al. ，2020] RNNT 循环神经网络转导器 (RNN-T) 模型。

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