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@@ -58,3 +58,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.webm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 speech_recognition_results.csv filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+speech_recognition_results_sorted.csv filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

asr.py

@@ -3,8 +3,9 @@ import csv
 from datasets import load_dataset
 from transformers import pipeline
 import os
+from itertools import islice
 
-os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
+os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
 
 # 音声認識のための generate_kwargs を定義
 generate_kwargs = {
@@ -26,15 +27,27 @@ pipe = pipeline(
 # データセットをロード
 dataset = load_dataset("litagin/Galgame_Speech_ASR_16kHz", streaming=True)
 
-# CSVファイルの準備（ヘッダー）
+# CSVファイルの準備
 csv_file = "speech_recognition_results.csv"
-with open(csv_file, mode="w", newline="", encoding="utf-8") as file:
+
+# 既存の行数を確認
+start_index = 0
+if os.path.exists(csv_file):
+    with open(csv_file, mode="r", encoding="utf-8") as file:
+        reader = csv.reader(file)
+        next(reader, None)  # ヘッダーをスキップ
+        start_index = sum(1 for _ in reader)  # 行数をカウント
+
+# CSVファイルを開く（追記モード）
+with open(csv_file, mode="a", newline="", encoding="utf-8") as file:
     writer = csv.writer(file)
-    writer.writerow(["True", "ASR"])
 
-    # トレーニングデータから1つのサンプルを取得して処理
-    for example in dataset["train"]:
+    # ヘッダーが存在しない場合のみ書き込む
+    if start_index == 0:
+        writer.writerow(["True", "ASR"])
 
+    # トレーニングデータを一括でスキップして処理を再開
+    for index, example in islice(enumerate(dataset["train"]), start_index, None):
         # ASR パイプラインを使って音声データを文字起こし
         result = pipe(example["ogg"]["array"], generate_kwargs=generate_kwargs)
 
@@ -43,10 +56,9 @@ with open(csv_file, mode="w", newline="", encoding="utf-8") as file:
         asr_result = result["text"]
 
         # 結果をCSVファイルに書き込み
-        if true_text != asr_result:
-            writer.writerow([true_text, asr_result])
-            print("True:", true_text)
-            print("ASR :", asr_result)
-            print()
+        writer.writerow([true_text, asr_result])
+        print("True:", true_text)
+        print("ASR :", asr_result)
+        print()
 
 print(f"結果は {csv_file} に保存されました。")

speech_recognition_results.csv

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:702773d45390256c418915a59295f44c5a85e94c8fb6d18a6c8eade49e80a137
-size 16268979
+oid sha256:184b07e62535056b1050bb96fb49768f03e1db0d1c0d79aef210dfc206dbedd5
+size 60985441