Nian-Chen

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onnx问题请教

破案了 问题出在SineGen

onnx问题请教

> > 破案了 问题出在SineGen > > 请问如何解决sinegen的问题 我的方案是把这部分剥离出来，用torch计算

hmm rows of transmat_ must sum to 1.0 (got [1. 0. 1. 1.])

Hi, thanks for your reply, but it seems unreasonable to assemble the MFCC features of multiple samples to train a model. In fact, you can pass in the parameter "lengths"...

loss小的有点过分

> 是的，我按READEME的流程来的，所以不太清楚问题出在哪里 ![图像](https://user-images.githubusercontent.com/34673719/229662654-c493f406-8733-45d6-af8c-3eeefb2fd7db.png) 你好，请问你的问题解决了吗，我用自己的数据集训练也出现了loss很小的情况

标点符号支持有问题？

> [@xiaoqiangcs](https://github.com/xiaoqiangcs) 可以试下 https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/punctuation/pretrained_models.html#sherpa-onnx-punct-ct-transformer-zh-en-vocab272727-2024-04-12 > > 和 > > https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/FireRedAsr/index.html#fireredasr > > 两个一起用，识别结果就有标点了 军哥，有没有可以外挂热词的方法呢