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 # 使用 Aishell 数据集训练 DeepSpeech2 的离线/在线 ASR 模型
-此示例包含用于使用[Aishell数据集](http://www.openslr.org/resources/33)训练DeepSpeech2离线或在线模型的代码。
+此示例包含用于使用[Aishell数据集](http://www.openslr.org/resources/33)训练DeepSpeech2流式或非流式模型的代码。
 ## 概述
 您需要的所有脚本都在`run.sh`中。`run.sh`中有几个阶段，每个阶段都有其功能。
 | 阶段 | 功能 |
 |:---- |:----------------------------------------------------------- |
 | 0 | 数据处理。包括：<br> (1) 下载数据集 <br> (2) 计算训练数据集的CMVN <br> (3) 获取词汇文件 <br> (4) 获取训练、开发和测试数据集的manifest文件 |
 | 1 | 训练模型 |
-| 2 | 通过平均前k个最佳模型来获得最终模型，设置k=1表示选择最佳模型 |
+| 2 | 通过平均最好k个最佳模型来获得最终模型，设置k=1表示选择最佳模型 |
 | 3 | 测试最终模型性能 |
 | 4 | 导出静态图模型 |
 | 5 | 测试静态图模型 |
@@ -39,7 +39,7 @@ source ${MAIN_ROOT}/utils/parse_options.sh
 `stop_stage`表示您想在实验中结束于哪个阶段。
 `conf_path`表示模型的配置路径。
 `avg_num`表示要平均的最好的 k 个最佳模型的数量，以获得最终模型。
-`model_type`表示模型类型：离线或在线
+`model_type`表示模型类型：流式/非流式
 `audio_file`表示在阶段6中您想进行推理的单个文件的路径。
 `ckpt`表示模型的检查点前缀，例如"deepspeech2"
 您可以在使用`run.sh`时设置局部变量（除了`ckpt`）。