XDHDD commited on
Commit
88a67db
1 Parent(s): 8e4b1e3

Update app.py

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. app.py +6 -5
app.py CHANGED
@@ -137,13 +137,13 @@ st.text('Ваше аудио')
137
  st.audio(uploaded_file)
138
 
139
  model_ver = st.selectbox(
140
- 'Оригинал или Pruned ?',
141
  ('frn.onnx', 'frn_modified.onnx', 'frn_out_Q.onnx', 'frn_out_QF.onnx', 'frn_out_QInt16.onnx', 'frn_out_QInt8.onnx', 'frn_out_QUInt8.onnx', 'frn_out_QUInt16.onnx', 'frn_fp16 (1).onnx'))
142
 
143
  st.write('Вы выбрали:', model_ver)
144
 
145
  lang = st.selectbox(
146
- 'Выберите язык',
147
  ('ru-RU', 'en-EN'))
148
 
149
  st.write('Вы выбрали:', lang)
@@ -180,10 +180,10 @@ if st.button('Сгенерировать потери'):
180
  start_time = time.time()
181
  output = inference(re_im, session, onnx_model, input_names, output_names)
182
  st.text(str(time.time() - start_time))
183
- st.subheader('3. Визуализация')
184
  fig_1 = visualize(target, lossy_input, output, sr)
185
  fig_2 = waveplot(target, lossy_input, output, sr)
186
- tab1, tab2 = st.tabs(["Частотная", "Временная"])
187
 
188
  with tab1:
189
  st.header("Частотная область")
@@ -417,7 +417,8 @@ if st.button('Сгенерировать потери'):
417
  WER_mass=[error1*100, error2*100, error3*100]
418
 
419
  df_1['WER'] = WER_mass
420
-
 
421
  st.dataframe(df_1)
422
 
423
 
 
137
  st.audio(uploaded_file)
138
 
139
  model_ver = st.selectbox(
140
+ 'Веса оригинальной модели выбраны по умолчанию. Выберите модель',
141
  ('frn.onnx', 'frn_modified.onnx', 'frn_out_Q.onnx', 'frn_out_QF.onnx', 'frn_out_QInt16.onnx', 'frn_out_QInt8.onnx', 'frn_out_QUInt8.onnx', 'frn_out_QUInt16.onnx', 'frn_fp16 (1).onnx'))
142
 
143
  st.write('Вы выбрали:', model_ver)
144
 
145
  lang = st.selectbox(
146
+ 'Выберите язык вашего аудио для корректной работы распознавания речи',
147
  ('ru-RU', 'en-EN'))
148
 
149
  st.write('Вы выбрали:', lang)
 
180
  start_time = time.time()
181
  output = inference(re_im, session, onnx_model, input_names, output_names)
182
  st.text(str(time.time() - start_time))
183
+ st.subheader('3. Визуализация аудио')
184
  fig_1 = visualize(target, lossy_input, output, sr)
185
  fig_2 = waveplot(target, lossy_input, output, sr)
186
+ tab1, tab2 = st.tabs(["Частотная область", "Временная область"])
187
 
188
  with tab1:
189
  st.header("Частотная область")
 
417
  WER_mass=[error1*100, error2*100, error3*100]
418
 
419
  df_1['WER'] = WER_mass
420
+
421
+ st.subheader('4. Метрики аудио')
422
  st.dataframe(df_1)
423
 
424