ASRの最近のブログ記事

ROS2 自作 Turtlebot3 による 草刈りロボット開発。#9 LSTM で経路計画をする。

--- ROS2 ロボット自律走行の経路計画の補助に、機械学習(Transformer、LSTM)を使う。 ----

ROS2 自作 Turtlebot3 による 草刈りロボット開発。#8 Transformer で経路計画をする。 の続きです。

Transformer で、学習データ 1000個作って、学習させてみたが、1000個では、まるっきり足りないようで、 val=0.7 を切らない。

業を煮やして、それならと、 Speech to text の LSTM を同じ様に学習させてみました。

こちらは。1000件ほどのデータで、うまく学習できました。
これは、凄い!!
こんなにうまく行くとは、予想できませんでした。
本当に、うまく予測できているのか、今も、半信半疑です。
余りの感激に、涙がちょちょでるぞね!!

github に公開しました。
tosa-no-onchan/opp_with_lstm

1. 開発環境
PC: Ubuntu Mate 22.04
Python 3.10.12
virtual_env
tensorflow 2.16.2
keras 3.6.0

Keras ASR with CTC を試してみた。
Automatic Speech Recognition using CTC

当初は、Automatic Speech Recognition with Transformer を試してみたけれど、
余り、loss、val_loss が改善しないので、こちらにしてみました。
注) 但し、こちらの方が、学習させるのは、軽いみたいなので、もう少し性能が良ければ...

環境:
Windows11
Python 3.10.6
tensorflow-gpu 2.10.0
GTX-1070
cuda toolkit 11.2
cuDNN SDK 8.1.0

注) GTX-1070 だと、1 epoch 20分程かかる。
GeForce RTX 2080 Ti GPU だと、5-6 分だとさ。