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# g2pE_mobile: A Simple Neural Network For English Grapheme To Phoneme Conversion(Just For OOV) 模型代码参考自： [g2p](https://github.com/Kyubyong/g2p) ## （一）架构 1. 训练&推理：pytorch+MNN； 2. 算法：encoder+decoder生成模型； ## （二）功能 1. 训练英文g2p模型，用于处理TTS中OOV问题； 2. 转换成onnx->mnn，用于离线推理； ## （三）训练&评估&推理 ### 1. 训练模型 ``` python train.py ``` ### 2. 评估模型 修改train.py ``` if __name__ == "__main__": # set True for eval only,set False for train do_train(True) ```` ### 3. 模型推理 ``` python inference.py ``` ## （四）Encoder、Decoder推理 当解码器遇到结束符时需要提前结束解码，在不修改先前模型基础上将Encoder、Decoder模块分别保存进行推理。 ### 1. 保存Encoder、Decoder模型 ``` python export_xcoder.py ``` ### 2. 使用Encoder、Decoder推理 ``` python inference_xcoder.py ``` ## （五）onnx中间格式 ### 1. 转换onnx模型 ``` python export_xcoder.py ``` ### 2. 使用onnx推理 （没做） ## （六）移动端MNN推理 ### 1. onnx转换mnn模型 执行sh，注意脚本中修改MNNConvert路径 ``` ./export_mnn.sh ``` ### 2. 使用mnn推理 模型加载与推理已经在demo_mnn/G2pEModel.cpp中实现，在C++代码中将类实例化进行推理，实测四核A35单个单词耗时毫秒级。
