readme: ---
  tags:
  - espnet
  - audio
  - automatic-speech-recognition
  language: zh
  datasets:
  - aishell4
  license: cc-by-4.0
  ---
  ## ESPnet2 ASR model 
  ### `Dan_Berrebbi_aishell4_asr`
  This model was trained by dan_berrebbi using aishell4 recipe in [espnet](https://github.com/espnet/espnet/).
  ### Demo: How to use in ESPnet2
  ```bash
  cd espnet
  git checkout da1a26652f7d5a019cc24ad1e0e6e844f2b57e1b
  pip install -e .
  cd egs2/aishell4/asr1
  ./run.sh --skip_data_prep false --skip_train true --download_model Dan_Berrebbi_aishell4_asr
  ```
  <!-- Generated by scripts/utils/show_asr_result.sh -->
  # RESULTS
  ## Environments
  - date: `Tue Sep 21 09:36:01 EDT 2021`
  - python version: `3.7.11 (default, Jul 27 2021, 14:32:16)  [GCC 7.5.0]`
  - espnet version: `espnet 0.10.3a1`
  - pytorch version: `pytorch 1.9.0`
  - Git hash: `7887faeabbc2299922267928e190ed89cb032a36`
    - Commit date: `Mon Sep 20 16:25:02 2021 -0400`
  
  ## asr_fine_tune5_100ep
  ### WER
  
  |dataset|Snt|Wrd|Corr|Sub|Del|Ins|Err|S.Err|
  |---|---|---|---|---|---|---|---|---|
  |decode_asr_rnn_lm_lm_nuit_valid.loss.ave_asr_model_valid.acc.ave/dev|599|601|6.8|92.7|0.5|0.0|93.2|93.2|
  |decode_transformer_lm_lm_nuit_valid.loss.ave_asr_model_valid.acc.ave/dev|599|601|6.8|92.8|0.3|0.0|93.2|93.2|
  
  ### CER
  
  |dataset|Snt|Wrd|Corr|Sub|Del|Ins|Err|S.Err|
  |---|---|---|---|---|---|---|---|---|
  |decode_asr_rnn_lm_lm_nuit_valid.loss.ave_asr_model_valid.acc.ave/dev|599|15936|66.9|25.6|7.5|9.8|42.9|93.2|
  |decode_transformer_lm_lm_nuit_valid.loss.ave_asr_model_valid.acc.ave/dev|599|15936|64.7|27.6|7.7|11.0|46.3|93.2|
  
  ### TER
  
  |dataset|Snt|Wrd|Corr|Sub|Del|Ins|Err|S.Err|
  |---|---|---|---|---|---|---|---|---|
  ## ASR config
  <details><summary>expand</summary>
  ```
  config: conf/tuning/train_asr_conformer5.yaml
  print_config: false
  log_level: INFO
  dry_run: false
  iterator_type: sequence
  output_dir: exp/asr_fine_tune5_100ep
  ngpu: 1
  seed: 0
  num_workers: 1
  num_att_plot: 3
  dist_backend: nccl
  dist_init_method: env://
  dist_world_size: null
  dist_rank: null
  local_rank: 0
  dist_master_addr: null
  dist_master_port: null
  dist_launcher: null
  multiprocessing_distributed: false
  unused_parameters: false
  sharded_ddp: false
  cudnn_enabled: true
  cudnn_benchmark: false
  cudnn_deterministic: true
  collect_stats: false
  write_collected_feats: false
  max_epoch: 100
  patience: null
  val_scheduler_criterion:
  - valid
  - loss
  early_stopping_criterion:
  - valid
  - loss
  - min
  best_model_criterion:
  -   - valid
      - acc
      - max
  keep_nbest_models: 10
  grad_clip: 3
  grad_clip_type: 2.0
  grad_noise: false
  accum_grad: 1
  no_forward_run: false
  resume: true
  train_dtype: float32
  use_amp: false
  log_interval: null
  use_tensorboard: true
  use_wandb: false
  wandb_project: null
  wandb_id: null
  wandb_entity: null
  wandb_name: null
  wandb_model_log_interval: -1
  detect_anomaly: false
  pretrain_path: null
  init_param: []
  ignore_init_mismatch: false
  freeze_param: []
  num_iters_per_epoch: null
  batch_size: 20
  valid_batch_size: null
  batch_bins: 10000000
  valid_batch_bins: null
  train_shape_file:
  - exp/asr_stats_raw_zh_char/train/speech_shape
  - exp/asr_stats_raw_zh_char/train/text_shape.char
  valid_shape_file:
  - exp/asr_stats_raw_zh_char/valid/speech_shape
  - exp/asr_stats_raw_zh_char/valid/text_shape.char
  batch_type: numel
  valid_batch_type: null
  fold_length:
  - 51200
  - 150
  sort_in_batch: descending
  sort_batch: descending
  multiple_iterator: false
  chunk_length: 500
  chunk_shift_ratio: 0.5
  num_cache_chunks: 1024
  train_data_path_and_name_and_type:
  -   - dump/raw/train_nodev/wav.scp
      - speech
      - sound
  -   - dump/raw/train_nodev/text
      - text
      - text
  valid_data_path_and_name_and_type:
  -   - dump/raw/dev/wav.scp
      - speech
      - sound
  -   - dump/raw/dev/text
      - text
      - text
  allow_variable_data_keys: false
  max_cache_size: 0.0
  max_cache_fd: 32
  valid_max_cache_size: null
  optim: adam
  optim_conf:
      lr: 4.0
  scheduler: noamlr
  scheduler_conf:
      model_size: 256
      warmup_steps: 25000
  token_list:
  - <blank>
  - <unk>
  - ，
  - 的
  - 是
  - 个
  - 这
  - 一
  - 。
  - 就
  - 儿
  - 嗯
  - 们
  - 呃
  - 我
  - 有
  - <sil>
  - 那
  - 说
  - 不
  - 些
  - 也
  - 他
  - 你
  - 要
  - 后
  - 以
  - 咱
  - 在
  - 啊
  - 了
  - 然
  - 家
  - 都
  - 来
  - 还
  - 可
  - 子
  - 下
  - 上
  - 时
  - 比
  - 话
  - 孩
  - 呢
  - 去
  - 人
  - 好
  - 对
  - 能
  - 么
  - 吧
  - 学
  - 多
  - 到
  - 看
  - 为
  - 进
  - 把
  - 大
  - 做
  - 生
  - 种
  - 品
  - 给
  - 没
  - 行
  - 现
  - 小
  - 会
  - 作
  - 较
  - 方
  - 块
  - 业
  - 让
  - 点
  - 定
  - 因
  - 什
  - 长
  - 面
  - 如
  - 安
  - 客
  - 问
  - 过
  - 车
  - 出
  - 啦
  - 边
  - 候
  - 主
  - 所
  - 题
  - 买
  - 销
  - 天
  - 意
  - 自
  - 全
  - 动
  - 工
  - '&'
  - 老
  - 或
  - 者
  - 年
  - 着
  - 实
  - 活
  - 理
  - 包
  - 样
  - 再
  - 区
  - 用
  - 呀
  - 零
  - 员
  - 发
  - 先
  - 部
  - 放
  - 门
  - 情
  - 像
  - 分
  - 售
  - 很
  - 开
  - 己
  - 十
  - 括
  - 跟
  - 事
  - 需
  - 更
  - 其
  - 装
  - 市
  - 成
  - 里
  - 物
  - 别
  - 间
  - 第
  - 次
  - 中
  - 提
  - 超
  - 顾
  - 保
  - 感
  - 加
  - 量
  - 二
  - 和
  - 各
  - 嘛
  - 新
  - 每
  - 完
  - 力
  - 消
  - 得
  - 店
  - 本
  - 通
  - 习
  - 觉
  - 道
  - 心
  - 校
  - 菜
  - 交
  - 哪
  - 产
  - 于
  - 位
  - 电
  - 想
  - 三
  - 况
  - 度
  - 期
  - 应
  - 但
  - 教
  - 体
  - 常
  - 师
  - 它
  - 高
  - 前
  - 之
  - 西
  - 特
  - 商
  - 果
  - 场
  - 重
  - 防
  - 管
  - 起
  - 地
  - 该
  - 东
  - 少
  - 打
  - 费
  - 当
  - 带
  - 服
  - 口
  - 购
  - 知
  - 回
  - 同
  - 钱
  - 外
  - 户
  - 注
  - 促
  - 价
  - 解
  - <#>
  - 水
  - 百
  - 今
  - 太
  - 最
  - 报
  - 怎
  - 才
  - 等
  - 及
  - 关
  - <->
  - 肯
  - 火
  - 机
  - 流
  - 制
  - 送
  - 手
  - 确
  - 法
  - 写
  - 玩
  - 传
  - 路
  - 班
  - 查
  - 招
  - 卖
  - 几
  - 正
  - 合
  - 够
  - 五
  - 引
  - 容
  - 只
  - 男
  - 日
  - 四
  - 宣
  - 反
  - 两
  - 清
  - 处
  - 周
  - 单
  