在相应的recipe下调用
run.sh脚本run.sh脚本会调用enh.sh脚本enh.sh脚本的stage 6下面会调用espnet2/bin/launch.py文件，该文件会调用espnet/bin/enh_train.py文件enh_train.py文件会调用espnet2/tasks/enh.py文件enh.py文件会调用espnet2/enh/espnet_model.py文件-
espnet_model.py文件中的ESPnetEnhancementModel类会被使用，根据enh_choices = ClassChoices( name="enh", classes=dict( ae=AutoEncoderNet, sep = Separator, tae = TAutoEncoderNet, dprnn=DPRNN, mfmvdr=DeepMFMVDRNet, tasnet=TasNet, tasnetm=TasNetM, tf_masking=TFMaskingNet, waveunet=WaveUNet, wpe_beamformer=BeamformerNet, asteroid=AsteroidModel_Converter, ), type_check=AbsEnhancement, default="tf_masking", )来指定可供选择的模型
上面的模型在
espnet2/enh/nets目录下实现。-
如果需要添加自己的模型，那么需要进行以下修改：
- 将
espnet2/bin/enh_train.py文件拷贝一份，进行相应的修改。 - 将
espnet2/tasks/enh.py文件拷贝一份，进行相应的修改。 - 将在上一点提到的修改的文件中出现类实现在相应的目录下。
- 将
ESPNet调用流程
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