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egs_modelscope/asr/TEMPLATE/README.md

@@ -176,6 +176,21 @@ python finetune.py &> log.txt &
     - `max_epoch`: number of training epoch
     - `lr`: learning rate
 
+- Training data formats：
+```sh
+cat ./example_data/text
+BAC009S0002W0122 而 对 楼 市 成 交 抑 制 作 用 最 大 的 限 购
+BAC009S0002W0123 也 成 为 地 方 政 府 的 眼 中 钉
+english_example_1 hello world
+english_example_2 go swim 去 游 泳
+
+cat ./example_data/wav.scp
+BAC009S0002W0122 /mnt/data/wav/train/S0002/BAC009S0002W0122.wav
+BAC009S0002W0123 /mnt/data/wav/train/S0002/BAC009S0002W0123.wav
+english_example_1 /mnt/data/wav/train/S0002/english_example_1.wav
+english_example_2 /mnt/data/wav/train/S0002/english_example_2.wav
+```
+
 - Then you can run the pipeline to finetune with:
 ```shell
 python finetune.py
@@ -210,4 +225,4 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 2 f
     --njob 64 \
     --checkpoint_dir "./checkpoint" \
     --checkpoint_name "valid.cer_ctc.ave.pb"
-```
+```