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本文介绍了如何使用PyTorch和macls库快速进行声音分类训练与推理。首先，通过Anaconda创建Python3.11虚拟环境，并安装PyTorch 2.5.1 GPU版本及macls库。接着，准备数据集，提供下载链接或自定义格式。训练部分仅需三行代码即可完成模型训练、优化和保存。推理环节则加载预训练模型并进行预测。框架支持多种声音分类模型，方便不同场景需求。
该代码主要基于PaddlePaddle框架，用于实现一个基于声学特征的语音识别系统。项目结构清晰，包含了训练、评估和预测等功能模块，并且提供了详细的命令行参数配置文件。以下是项目的详细分析及使用说明： ### 1. 项目结构 ``` . ├── configs # 配置文件目录 │ └── bi_lstm.yml ├── infer.py # 声学模型推理代码 ├── recor
