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所以我尝试使用 librispeech 数据集 dev-clean 创建一个语音识别神经网络。我试图将https://github.com/soheil-mpg/Speech-Recognition中的代码转换为 jupyter notebook。

一切似乎都在工作。该模型可以训练并且不会给出任何错误。但是当使用 model.predict() 我得到以下错误:

AssertionError: Could not compute output Tensor("ctc/ExpandDims_22:0", shape=(None, 1), dtype=float32)

我将 Jupyter Notebook 上传到https://github.com/jake-salmone/ASR

代码几乎相同,我唯一改变的是,我不使用 json,而是使用 pandas DataFrame。

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我找到了答案!:模型的输出维度错误。
当然,ctc 损失应该只在训练期间添加到模型中。

添加 ctc 损失时,它应该只发生在函数的范围内:

model = add_ctc_loss(model)

并且创建一个只在函数范围内增加损失的训练函数不会改变模型。

于 2020-11-19T09:35:23.753 回答