speechbrain.utils

包含各种工具 (准确率, 检查点等) 的包

speechbrain.utils.Accuracy	计算准确率。
speechbrain.utils.DER	使用 NIST RT Evaluation 的 md-eval-22.pl 计算分割错误率 (DER)，它是漏检说话人 (MS)、虚警 (FA) 和说话人错误率 (SER) 的总和。
speechbrain.utils.EDER	计算情感分割错误率 (EDER)，它是漏检情感 (ME)、虚警 (FA) 和混淆 (CF) 的总和。
speechbrain.utils.autocast	此模块实现与 torch.autocast (即自动混合精度) 一起使用的工具和抽象。
speechbrain.utils.bertscore	提供 BERTscore 评估指标的指标类。
speechbrain.utils.bleu	此文件确保旧的指向 bleu 的链接继续有效，同时提供弃用警告
speechbrain.utils.callchains	链式调用可调用对象，如果某些对象需要相对长度
speechbrain.utils.checkpoints	此模块实现检查点保存器和加载器。
speechbrain.utils.data_pipeline	用于数据转换的管线。
speechbrain.utils.data_utils	此库收集用于数据输入输出操作的工具。
speechbrain.utils.depgraph	用于查找评估顺序的依赖图。
speechbrain.utils.dictionaries	字典工具，例如同义词字典。
speechbrain.utils.distances	距离指标和相关函数
speechbrain.utils.distributed	用于仅在主进程上运行某些操作的守卫
speechbrain.utils.dynamic_chunk_training	动态分块训练 (Dynamic Chunk Training) 的配置和工具类，常用于训练语音识别中的流式模型。
speechbrain.utils.edit_distance	编辑距离和 WER 计算。
speechbrain.utils.epoch_loop	实现一个可检查点的 epoch 计数器 (循环)，可选择集成早停。
speechbrain.utils.fetching	下载或以其他方式获取预训练模型
speechbrain.utils.filter_analysis	实现建模和组合滤波器属性的工具，即计算窗口大小、步长等如何影响结果。
speechbrain.utils.hparams	hparams 文件工具
speechbrain.utils.hpopt	超参数优化工具。
speechbrain.utils.importutils	模块导入相关工具。
speechbrain.utils.kmeans	训练 kmeans 模型工具。
speechbrain.utils.logger	日志管理工具
speechbrain.utils.metric_stats	此 metric_stats 模块提供一个抽象类，用于存储实验过程中产生的统计数据并进行汇总。
speechbrain.utils.optimizers	实现避免优化某些参数的函数
speechbrain.utils.parallel	并行处理工具，有助于加速数据预处理等任务。
speechbrain.utils.parameter_transfer	最简单参数迁移情况的便捷函数。
speechbrain.utils.pretrained	预训练模型训练工具
speechbrain.utils.profiling	处理 PyTorch 性能分析和基准测试的包装器。
speechbrain.utils.quirks	全局更改和平台/GPU 特定怪异行为，即变通方法和更合理的默认值，有时是由于平台特定问题。
speechbrain.utils.seed	可复现性种子工具。
speechbrain.utils.semdist	提供 SemDist 评估指标的指标类。
speechbrain.utils.streaming	辅助设计和训练流式模型的工具。
speechbrain.utils.superpowers	应谨慎使用的“超能力”工具。
speechbrain.utils.text_to_sequence	来自 https://github.com/keithito/tacotron
speechbrain.utils.torch_audio_backend	用于检查 torchaudio 后端的库。
speechbrain.utils.train_logger	用于实验监控的日志记录器。