Update train.py

train.py

@@ -1,26 +1,19 @@
+from espnet2.bin.tts_train import train
+from espnet2.tasks.tts import TTSTask
 from datasets import load_dataset
-from transformers import FastSpeechForConditionalGeneration, Trainer, TrainingArguments
 
 # تحميل البيانات للهجة النجدية
 dataset = load_dataset("m6011/sada2022")
 najdi_data = dataset.filter(lambda example: example['SpeakerDialect'] == 'Najdi')
 
-# إعداد النموذج
-model = FastSpeechForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/fastspeech2-en-ljspeech")
+# إعداد التدريب
+train_config = {
+    'output_dir': './results',
+    'train_data_path_and_name_and_type': najdi_data['train'],
+    'valid_data_path_and_name_and_type': najdi_data['test'],
+    'train_batch_size': 8,
+    'epochs': 10,
+}
 
-# إعداد المدرب
-training_args = TrainingArguments(
-    output_dir="./results",
-    per_device_train_batch_size=4,
-    num_train_epochs=5,
-)
-
-trainer = Trainer(
-    model=model,
-    args=training_args,
-    train_dataset=najdi_data['train'],
-    eval_dataset=najdi_data['test']
-)
-
-# بدء التدريب
-trainer.train()
+# بدء عملية التدريب باستخدام ESPnet
+TTSTask.main(**train_config)