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-# wav2vec_pytorch
+# wav2vec
 ## 论文
 wav2vec: Unsupervised Pre-training for Speech Recognition
 - https://arxiv.org/abs/1904.05862
@@ -118,7 +118,7 @@ python fairseq/train.py manifest/path --save-dir model-save/ --num-workers 6 --f
 
 ## 推理
 ### 对语音文件进行特征提取
-首先安装h5py用于读取模型文件
+首先安装h5py用于读取模型文件：
 ```
 pip install h5py
 ```
@@ -132,15 +132,15 @@ Tips：<br>
 - 上述参数的 --input 和 --split 的dir1、dir2等组合起来应该是.flac的语音文件所在文件夹。即.flac的语音文件位于path/to/task/waves/dir1中。
 - 若是.wav文件则 --ext设置为 wav
 
-
-### result
+### result：
 程序成功运行则应在终端输出类似如下信息：
 ![推理效果](images/inference_result.png)
 
 可从本项目的data文件夹下查看示例文件。
 - 输入文件 ./datasets/LibriSpeech/dev-clean/84/121123/84-121123-0000.flac
 - 输出 path/to/output/84-121123-0000.h5context
-
+### 精度
+无
 
 ## 应用场景
 ### 算法分类