{"id":20526545,"url":"https://github.com/tugstugi/pytorch-speech-commands","last_synced_at":"2025-04-13T06:37:30.012Z","repository":{"id":137627777,"uuid":"118248283","full_name":"tugstugi/pytorch-speech-commands","owner":"tugstugi","description":"Speech commands recognition with PyTorch | Kaggle 10th place solution in TensorFlow Speech Recognition Challenge","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-01-19T11:31:41.000Z","size":64,"stargazers_count":198,"open_issues_count":3,"forks_count":47,"subscribers_count":3,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-03-24T10:56:25.569Z","etag":null,"topics":["cifar10","classification","deep-learning","densenet","dual-path-networks","kaggle","neural-network","pytorch","resnet","resnext","speech-recognition","wide-residual-networks"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/tugstugi.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2018-01-20T14:07:04.000Z","updated_at":"2025-03-21T14:39:43.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"333d06ea-c0aa-4f9d-b0da-f0639a95d173","html_url":"https://github.com/tugstugi/pytorch-speech-commands","commit_stats":null,"previous_names":[],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/tugstugi%2Fpytorch-speech-commands","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/tugstugi%2Fpytorch-speech-commands/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/tugstugi%2Fpytorch-speech-commands/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/tugstugi%2Fpytorch-speech-commands/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/tugstugi","download_url":"https://codeload.github.com/tugstugi/pytorch-speech-commands/tar.gz/refs/heads/master","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":248675351,"owners_count":21143763,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["cifar10","classification","deep-learning","densenet","dual-path-networks","kaggle","neural-network","pytorch","resnet","resnext","speech-recognition","wide-residual-networks"],"created_at":"2024-11-15T23:14:39.378Z","updated_at":"2025-04-13T06:37:29.988Z","avatar_url":"https://github.com/tugstugi.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"Convolutional neural networks for [Google speech commands data set](https://research.googleblog.com/2017/08/launching-speech-commands-dataset.html)\nwith [PyTorch](http://pytorch.org/).\n\n# General\nWe, [xuyuan](https://github.com/xuyuan) and [tugstugi](https://github.com/tugstugi), have participated\nin the Kaggle competition [TensorFlow Speech Recognition Challenge](https://www.kaggle.com/c/tensorflow-speech-recognition-challenge)\nand reached the 10-th place. This repository contains a simplified and cleaned up version of our team's code.\n\n# Features\n* `1x32x32` mel-spectrogram as network input\n* single network implementation both for CIFAR10 and Google speech commands data sets\n* faster audio data augmentation on STFT\n* Kaggle private LB scores evaluated on 150.000+ audio files\n\n# Results\nDue to time limit of the competition, we have trained most of the nets with `sgd` using `ReduceLROnPlateau` for 70 epochs.\nFor the training parameters and dependencies, see [TRAINING.md](TRAINING.md). Earlier stopping the train process will sometimes produce a better score in Kaggle.\n\n\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003cth valign=\"bottom\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;Model\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/th\u003e\n\u003cth valign=\"bottom\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eCIFAR10\u003cbr/\u003etest set\u003cbr/\u003eaccuracy\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/th\u003e\n\u003cth valign=\"bottom\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eSpeech Commands\u003cbr/\u003etest set\u003cbr/\u003eaccuracy\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/th\u003e\n\u003cth valign=\"bottom\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eSpeech Commands\u003cbr/\u003etest set\u003cbr/\u003eaccuracy with crop\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/th\u003e\n\u003cth 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best model during competition\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd align=\"left\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eDPN92\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e-\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e97.190929%\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e97.249451%\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e0.89075\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e0.89286\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"left\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd align=\"left\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eDenseNet-BC (L=100, k=12)\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e95.52%\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e97.161668%\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e97.147037%\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e0.88946\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e0.89134\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"left\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd align=\"left\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eDenseNet-BC (L=190, k=40)\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e-\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e97.117776%\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e97.147037%\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e0.89369\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e0.89521\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"left\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\n\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\n\n# Results with Mixup\n\nAfter the competition, some of the networks were retrained using [mixup: Beyond Empirical Risk Minimization](https://arxiv.org/abs/1710.09412) by Hongyi Zhang, Moustapha Cisse, Yann N. Dauphin and David Lopez-Paz.\n\n\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003cth valign=\"bottom\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;Model\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/th\u003e\n\u003cth valign=\"bottom\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eCIFAR10\u003cbr/\u003etest set\u003cbr/\u003eaccuracy\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/th\u003e\n\u003cth valign=\"bottom\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eSpeech Commands\u003cbr/\u003etest set\u003cbr/\u003eaccuracy\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/th\u003e\n\u003cth valign=\"bottom\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eSpeech Commands\u003cbr/\u003etest set\u003cbr/\u003eaccuracy with crop\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/th\u003e\n\u003cth valign=\"bottom\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eSpeech Commands\u003cbr/\u003eKaggle private LB\u003cbr/\u003escore\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/th\u003e\n\u003cth valign=\"bottom\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eSpeech Commands\u003cbr/\u003eKaggle private LB\u003cbr/\u003escore with crop\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/th\u003e\n\u003cth valign=\"bottom\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;Remarks\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u0026nbsp;\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/th\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd align=\"left\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eVGG19 BN\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e-\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e97.483541%\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e97.542063%\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e0.89521\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e0.89839\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"left\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd align=\"left\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003eWRN-52-10\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e-\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e97.454279%\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e97.498171%\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e0.90273\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"center\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003e\u003cb\u003e0.90355\u003c/b\u003e\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003ctd align=\"left\"\u003e\u003csup\u003e\u003csub\u003esame score as the 16-th place in Kaggle\u003c/sub\u003e\u003c/sup\u003e\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\n\u003c/tbody\u003e\u003c/table\u003e\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Ftugstugi%2Fpytorch-speech-commands","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Ftugstugi%2Fpytorch-speech-commands","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Ftugstugi%2Fpytorch-speech-commands/lists"}