Під час користувацького навчання моделі покращення мовлення за допомогою Speechbrain шукачі часто зіткнюються з питанням, як використовувати цю модель у своєму Python-скрипті. Недолік документації та конкретних вказівок ускладнює процес інтеграції навченої моделі. Однак існують кілька кроків, які можна виконати для успішного завантаження та використання моделі після навчання.

Першим кроком у використанні навченої моделі покращення є переконання, що у вас є необхідні файли та каталоги, згенеровані після навчання. Типова структура каталогу результатів включає файли, такі як env.log, hyperparams.yaml, log.txt, train.py, train_log.txt, а також каталог save, який містить контрольні точки моделі та інші пов’язані файли.

Після того, як у вас є необхідні файли, ви можете перейти до завантаження моделі у своєму Python-скрипті. Нижче наведено кроки для виконання цього:

1. Імпортуйте необхідні модулі з Speechbrain.
from speechbrain.pretrained import SpeechBrainModel

1	from speechbrain.pretrained import SpeechBrainModel

2. Створіть екземпляр класу SpeechBrainModel та вкажіть шлях до каталогу вашої моделі.
model = SpeechBrainModel.from_hparams(source="local", savedir="/шлях/до/каталогу/вашої/моделі")

1	model = SpeechBrainModel.from_hparams(source="local", savedir="/шлях/до/каталогу/вашої/моделі")

3. Використайте метод enhance_file об’єкта моделі для покращення мовлення.
model.enhance_file("example.wav", "output.wav")

1	model.enhance_file("example.wav", "output.wav")

Переконайтеся, що ви замінили /шлях/до/каталогу/вашої/моделі на реальний шлях до каталогу вашої моделі, який містить папку save. Додатково, замініть example.wav на шлях до вхідного аудіофайлу, який ви хочете покращити, і output.wav на бажаний шлях для вихідного покращеного аудіофайлу.

Якщо виникають проблеми або помилки під час виконання цих кроків, переконайтеся, що ви правильно вказали шлях до каталогу вашої моделі і що всі необхідні файли присутні. Нажаль, через обмежену документацію та підтримку спільноти для користувацьких навчених моделей в Speechbrain, виправлення помилок може вимагати експериментації та подальшого дослідження кодової бази.

Для додаткової допомоги ви можете спробувати звернутися до спільноти Speechbrain через їхню сторінку обговорення на GitHub або дослідити альтернативні форуми та ресурси для моделювання мовлення та розробки Python-скриптів.