AGI_HER_ASR — エンドツーエンド音声認識リポジトリ

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AGI_HER_ASR — エンドツーエンド音声認識リポジトリ

AGI_HER_ASR — エンドツーエンド音声認識リポジトリ

エンドツーエンド（E2E）方式の音声認識（ASR）学習・推論用リポジトリ。シーケンス・ツー・シーケンスモデルを中心に、スペクトログラム抽出やバッチ／パディング設定をrun.shで一括管理できる構成になっており、個人学習やプロトタイプ実験に適した軽量な実装を提供します。（約300字）

https://github.com/seas2nada/AGI_HER_ASR

概要

End-to-end（E2E）ASR（音声認識）を学習・評価するためのPythonベースのリポジトリです。シーケンス・ツー・シーケンス（seq2seq）モデルを中心に、スペクトログラム等の特徴抽出、学習／推論用スクリプト、パラメータ管理用のrun.sh を備えています。個人学習や小規模実験を目的とした簡潔な実装で、ミニバッチ設定や入力長・出力長の最大値などを柔軟に変更できます。READMEには実行例（bash run.sh）や各種設定項目の説明が含まれています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 8
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 8
  • コミット数: 10
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • シーケンス・ツー・シーケンスによるエンドツーエンドASR実装
  • run.sh でモデル・特徴抽出・バッチ等の主要設定を一元管理
  • スペクトログラム抽出スクリプト（extract_feat.py）と推論用スクリプト（asr_recog.py）を提供
  • 小規模実験・学習用途に最適化されたシンプルな構成

技術的なポイント

このリポジトリはE2E ASRの典型的なワークフローをシンプルにまとめています。入力は音声からのスペクトログラム等で、extract_feat.py が特徴抽出を担い、得られた時系列特徴をseq2seqモデルのエンコーダに渡します。モデルはエンコーダ—デコーダ構造を想定しており、出力はトークン系列（文字やサブワード）です。run.sh によりバッチサイズ（batch_size）、入力スペクトログラムの最大長（max_in）、出力トークンの最大長（max_out）などの主要ハイパーパラメータをコマンドラインで簡単に切り替えられます。学習・推論フェーズはそれぞれスクリプト化され、asr_recog.py が推論（デコーディング）処理を担う設計になっています。実装自体は教育用途・プロトタイピング向けに簡潔化されており、実際の大規模データセットや性能改善のためにはデータ拡張、正則化、外部言語モデルやビームサーチの導入、最適化器や学習率スケジューラの調整といった拡張が考えられます。依存ライブラリは明記されていませんが、PyTorchやNumPy、音声処理ライブラリ（librosa/torchaudio など）を用いる構成が自然です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .backup: dir
  • README.md: file
  • asr_recog.py: file
  • data: dir
  • extract_feat.py: file

…他 4 ファイル

（補足）

  • run.sh: 実行とほとんどの設定を一括管理するエントリポイント。Feature typeやModel type/parameters、ミニバッチサイズ、最大長などをここで設定。
  • asr_recog.py: 推論（認識）用スクリプト。学習済みモデルで音声をトークン列に変換する処理を実装。
  • extract_feat.py: 生音声からスペクトログラム等の特徴を抽出するユーティリティ。
  • data/: 学習・評価用の音声・ラベル配置を想定したディレクトリ。小規模な実験セットアップ向け。

使い方メモ

  • 基本的な実行は README にある通り bash run.sh で開始します。
  • run.sh の引数で batch_size=20、max_in=800、max_out=60 のように主要パラメータをオーバーライド可能です。
  • 実験前に data ディレクトリに音声ファイルと対応するラベル（トランスクリプト）を用意し、extract_feat.py で前処理を行ってから学習スクリプトを実行する流れが標準的です。

改善・拡張の余地

  • README に依存関係（ライブラリ、バージョン）や実行例（学習/評価のログ例）を追記すると使いやすくなります。
  • バッチ処理やデータローダーの頑強化、GPU並列化、チェックポイント管理、ビームサーチデコーダの追加で実用性を高められます。
  • 評価指標（WER/CER）の自動算出や既存データセット（LibriSpeech等）への対応スクリプトを追加すると再現性が向上します。

まとめ

学習目的のE2E ASRプロトタイプとして扱いやすく拡張しやすい実装です。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

End-to-end ASR code

Acoustic Speech Recognition using sequence to sequence model for personal study

Usage

bash run.sh

run.sh setting

You can manage nearly whole E2E ASR settings through this file ex) Feature type, Model type/parameters… etc

Data setting arguments

Mini-batch size

Usage: batch_size=20

Maximum length for padding spectrogram sequence

Usage: max_in=800

Maximum number of tokens for output sentence

Usage: max_out=60

Encoder arguments

Mode…