DeepSpeech

class torchaudio.models.DeepSpeech(n_feature: int, n_hidden: int = 2048, n_class: int = 40, dropout: float = 0.0)

Deep Speech: Scaling up end-to-end speech recognition 中介绍的 DeepSpeech 架构 [Hannun 等人，2014].

参数：:

• n_feature – 输入特征的数量

• n_hidden – 内部隐藏单元的大小。

• n_class – 输出类的数量

方法

forward

DeepSpeech.forward(x: Tensor) → Tensor

参数：:

x (torch.Tensor) – 维度为 (batch, channel, time, feature) 的张量。

返回值：:

维度为 (batch, time, class) 的预测器张量。

返回值类型：:

张量