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概要

ESPnetは実験の再現を行ったり、クラスター環境で実験を行うには非常に優れたツールですが、shell scriptの複雑さや種類の多さから、入門するための敷居がとても高いという問題がありました。 この問題に対応するため、ESPnetのレシピの多さや機能性を損なわずに、Pythonicな実装を可能にしました。 これによって、ESPnet入門の敷居がかなり下がったように感じています。（体感）

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概要

ESPnet-ONNX は、ESPnet で開発された PyTorch ベースの音声処理モデルを ONNX 形式に変換し、実運用向けに最適化するフレームワークです。これにより、C++ やモバイル環境などへのデプロイが容易になります。

背景

研究開発ではモデルの精度や新規性が重視される一方、実運用では軽量性・高速性・移植性が求められます。ESPnet-ONNX は、この両者のギャップを埋めるため、追加学習を行うことなくモデルの変換と最適化を可能にします。