运行torchAudio下的wav2vec2.0样例

torchAudio在0.10.0版本中已经兼容了hubert的代码（现在已经0.11.0了）。然而，我连wav2vec2.0的代码都没跑过，官方文档也给出了一个wav2vec2.0代码的运行样例。本人感觉，这不比用fairseq香？fairseq里的代码绕来绕去，无用参数多，缺少关键解释，没有运行示例。看得我是头晕目眩，难顶得一批。（对不起，我是连fairseq中hubert的样例都不知道怎么运行的菜狗）

本文就做个搬运工，讲这个torchAudio官方给的wav2vec2.0的代码样例。如果把相关源码理解完了，再讲里面的具体代码实现。

当然，我会用自己的理解给大家展示官方的样例。您也可以直接阅读官方示例。解释可能更准确。如果您认为它是错误的，您可以提交它。

torchAudio官方样例地址：

https://pytorch.org/audio/stable/tutorials/speech_recognition_pipeline_tutorial.html

示例代码

单元块一

import os

import IPython
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
import torch
import torchaudio

matplotlib.rcParams["figure.figsize"] = [16.0, 4.8]

torch.random.manual_seed(0)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

print(torch.__version__)
print(torchaudio.__version__)
print(device)

SPEECH_URL = "https://pytorch-tutorial-assets.s3.amazonaws.com/VOiCES_devkit/source-16k/train/sp0307/Lab41-SRI-VOiCES-src-sp0307-ch127535-sg0042.wav"  # noqa: E501
SPEECH_FILE = "_assets/speech.wav"

if not os.path.exists(SPEECH_FILE):
    os.makedirs("_assets", exist_ok=True)
    with open(SPEECH_FILE, "wb") as file:
        file.write(requests.get(SPEECH_URL).content)

主要工作包括：

排列画板，主要用于绘制频谱图
检查torch、torchAudio版本，确定跑模型的驱动
确定音频下载地址 SPEECH_URL
确定音频存放位置 SPEECH_FILE
如果有本地音频，直接用 SPEECH_FILE 记录音频位置就行

输出：

1.11.0+cpu
0.11.0+cpu
cpu

单元块二

创建一个执行特征提取和分类的 Wav2Vec2.0 模型。

bundle = torchaudio.pipelines.WAV2VEC2_ASR_BASE_960H

print("Sample Rate:", bundle.sample_rate)

print("Labels:", bundle.get_labels())

这些参数主要传入WAV2VEC2_ASR_BASE_960H：

这些参数是特征提取和分类模型的参数

bundle 对象提供了实例化模型和其他信息的接口。

主要工作：

创建bundle对象，获取wav2vec2.0的模型参数。如采样率bundle.sample_rate，标签bundle.get_labels

输出：

Sample Rate: 16000
Labels: ('-', '|', 'E', 'T', 'A', 'O', 'N', 'I', 'H', 'S', 'R', 'D', 'L', 'U', 'M', 'W', 'C', 'F', 'G', 'Y', 'P', 'B', 'V', 'K', "'", 'X', 'J', 'Q', 'Z')

单元块三

模型可以如下构建。此过程将自动获取预训练的权重并将其加载到模型中。对，一步就把特征提取和分类的 Wav2Vec2.0 模型搭建好。

model = bundle.get_model().to(device)

print(model.__class__)

输出：

Downloading: "https://download.pytorch.org/torchaudio/models/wav2vec2_fairseq_base_ls960_asr_ls960.pth" to /root/.cache/torch/hub/checkpoints/wav2vec2_fairseq_base_ls960_asr_ls960.pth

  0%|          | 0.00/360M [00:00<?, ?B/s]
  7%|6         | 25.1M/360M [00:00<00:01, 263MB/s]
 14%|#4        | 50.7M/360M [00:00<00:01, 266MB/s]
 22%|##1       | 77.6M/360M [00:00<00:01, 273MB/s]
 29%|##8       | 104M/360M [00:00<00:01, 221MB/s]
 35%|###4      | 126M/360M [00:00<00:01, 211MB/s]
 42%|####1     | 150M/360M [00:00<00:00, 223MB/s]
 49%|####9     | 177M/360M [00:00<00:00, 241MB/s]
 56%|#####6    | 203M/360M [00:00<00:00, 251MB/s]
 64%|######3   | 230M/360M [00:00<00:00, 261MB/s]
 71%|#######1  | 257M/360M [00:01<00:00, 267MB/s]
 79%|#######8  | 284M/360M [00:01<00:00, 272MB/s]
 88%|########7 | 316M/360M [00:01<00:00, 290MB/s]
 95%|#########5| 344M/360M [00:01<00:00, 289MB/s]
100%|##########| 360M/360M [00:01<00:00, 264MB/s]
<class 'torchaudio.models.wav2vec2.model.Wav2Vec2Model'>

单元块四

IPython.display.Audio(SPEECH_FILE)

这个模块没用，只是给你听音频

单元块五

waveform, sample_rate = torchaudio.load(SPEECH_FILE)
waveform = waveform.to(device)

if sample_rate != bundle.sample_rate:
    waveform = torchaudio.functional.resample(waveform, sample_rate, bundle.sample_rate)

主功能：

为了加载数据，我们使用torchaudio.load()。

如果采样率与管道期望的不同，那么我们可以使用torchaudio.functional.resample()重新采样。

单元块六

with torch.inference_mode():
    features, _ = model.extract_features(waveform)

主功能：

从音频中提取声学特征。

单元七

fig, ax = plt.subplots(len(features), 1, figsize=(16, 4.3 * len(features)))
for i, feats in enumerate(features):
    ax[i].imshow(feats[0].cpu())
    ax[i].set_title(f"Feature from transformer layer {i+1}")
    ax[i].set_xlabel("Feature dimension")
    ax[i].set_ylabel("Frame (time-axis)")
plt.tight_layout()
plt.show()

主功能：

返回的特征是张量列表。每个张量都是变压器层的输出。

这里就看一张，后面还有12张。

单元块八

一旦提取了声学特征，下一步就是将它们分类为一组类别。

Wav2Vec2 模型提供了一步完成特征提取和分类的方法。

with torch.inference_mode():
    emission, _ = model(waveform)

输出是 logits 的形式。它不是概率的形式。

让我们想象一下。

plt.imshow(emission[0].cpu().T)
plt.title("Classification result")
plt.xlabel("Frame (time-axis)")
plt.ylabel("Class")
plt.show()
print("Class labels:", bundle.get_labels())

输出：

Class labels: ('-', '|', 'E', 'T', 'A', 'O', 'N', 'I', 'H', 'S', 'R', 'D', 'L', 'U', 'M', 'W', 'C', 'F', 'G', 'Y', 'P', 'B', 'V', 'K', "'", 'X', 'J', 'Q', 'Z')

单元块九

从标签概率序列中，我们现在要生成转录本。生成假设的过程通常被称为“解码”。

在本教程中，为简单起见，我们将执行不依赖于此类外部组件的贪婪解码，并在每个时间步简单地选择最佳假设。因此，在不使用上下文信息的情况下，只能生成一份转录本。

我们首先定义贪心解码算法。

class GreedyCTCDecoder(torch.nn.Module):
    def __init__(self, labels, blank=0):
        super().__init__()
        self.labels = labels
        self.blank = blank

    def forward(self, emission: torch.Tensor) -> str:
        """Given a sequence emission over labels, get the best path string
        Args:
          emission (Tensor): Logit tensors. Shape `[num_seq, num_label]`.

        Returns:
          str: The resulting transcript
        """
        indices = torch.argmax(emission, dim=-1)  # [num_seq,]
        indices = torch.unique_consecutive(indices, dim=-1)
        indices = [i for i in indices if i != self.blank]
        return "".join([self.labels[i] for i in indices])

现在创建解码器对象和解码脚本。

decoder = GreedyCTCDecoder(labels=bundle.get_labels())
transcript = decoder(emission[0])

让我们检查结果并再次收听音频。

print(transcript)
IPython.display.Audio(SPEECH_FILE)

输出：

I|HAD|THAT|CURIOSITY|BESIDE|ME|AT|THIS|MOMENT|

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运行torchAudio下的wav2vec2.0样例

示例代码

单元块一

单元块二

单元块三

单元块四

单元块五

单元块六

单元七

单元块八

单元块九

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