俄罗斯门户网站,建设银行上虞支行网站,wordpress页面发布失败,一个提高网站流量的常用方法本文介绍一个统一音频标记#xff08;Audio Tagger#xff09;和语音识别#xff08;ASR#xff09;的模型#xff1a;Whisper-AT#xff0c;通过冻结Whisper的主干#xff0c;并在其之上训练一个轻量级的音频标记模型。Whisper-AT在额外计算成本不到1%的情况下#xf… 本文介绍一个统一音频标记Audio Tagger和语音识别ASR的模型Whisper-AT通过冻结Whisper的主干并在其之上训练一个轻量级的音频标记模型。Whisper-AT在额外计算成本不到1%的情况下可以在单次前向传递中识别音频事件以及口语文本。这个模型的提出是建立一个有趣的发现基础上Whisper对真实世界背景声音非常鲁棒其音频表示实际上并不是噪声不变的而是与非语音声音高度相关这表明Whisper是在噪声类型的基础上识别语音的。
1.概述: Whisper-AT 是建立在 Whisper 自动语音识别ASR模型基础上的一个模型。Whisper 模型使用了一个包含 68 万小时标注语音的大规模语料库进行训练这些语料是在各种不同条件下录制的。Whisper 模型以其在现实背景噪音如音乐下的鲁棒性著称。尽管如此其音频表示并非噪音不变而是与非语音声音高度相关。这意味着 Whisper 在识别语音时会依据背景噪音类型进行调整。
主要发现: 噪音变化的表示: Whisper 的音频表示编码了丰富的非语音背景声音信息这与通常追求噪音不变表示的 ASR 模型目标不同。这一特性使得 Whisper 能够在各种噪音条件下通过识别和适应噪音来保持其鲁棒性。 ASR 和音频标签的统一模型: 通过冻结 Whisper 模型的骨干网络并在其上训练一个轻量级的音频标签模型Whisper-AT 可以在一次前向传递中同时识别音频事件和语音文本额外的计算成本不足 1%。Whisper-AT 在音频事件检测方面表现出色同时保持了 Whisper 的 ASR 功能。
技术细节: Whisper ASR 模型: Whisper 使用基于 Transformer 的编码器-解码器架构。其训练集包括从互联网上收集的 68 万小时音频-文本对涵盖了广泛的环境、录音设置、说话人和语言。 抗噪机制: Whisper 的鲁棒性并非通过噪音不变性实现而是通过在其表示中编码噪音类型。这一机制使得 Whisper 能够根据背景噪音类型来转录文本从而在嘈杂条件下表现优越。 构建 Whisper-AT: Whisper-AT 是通过在 Whisper 模型上添加新的音频标签层而构建的未修改其原始权重。 探索了不同的音频标签层集成方法包括 Last-MLP对 Whisper 的最后一层表示进行时间均值池化然后应用线性层。WA-MLP对所有层的表示进行加权平均然后应用线性层。WA-Tr用时间 Transformer 层替换线性层。TL-Tr使用时间和层次 Transformer 处理所有层的表示。 效率考量: 为保持计算效率采用了各种策略例如减少表示的序列长度并在应用音频标签 Transformer 之前可选地降低维度。
性能:
Whisper-AT 在 AudioSet 上达到了 41.5 的 mAP略低于独立的音频标签模型但处理速度显著更快超过 40 倍。
意义:
能够同时执行 ASR 和音频标签任务使得 Whisper-AT 非常适合于视频转录、语音助手和助听器系统等应用场景在这些场景中需要同时进行语音文本和声学场景分析。
2.代码 欲了解详细的实现和实验结果请访问 GitHub github.com/yuangongnd/whisper-at.下面是对 Whisper-AT 代码的详细解释。我们将逐步解析其主要组件和功能帮助理解其工作原理。
安装和准备
首先确保你已经安装了 Whisper 和相关的依赖项
pip install githttps://github.com/openai/whisper.git
pip install torch torchaudio
pip install transformers datasets代码结构
简要 Whisper-AT 的代码结构如下所示
Whisper-AT/
│
├── whisper_at.py
├── train.py
├── dataset.py
├── utils.py
└── README.mdwhisper_at.py - Whisper-AT 模型
import torch
import torch.nn as nn
import whisperclass WhisperAT(nn.Module):def __init__(self, model_namebase):super(WhisperAT, self).__init__()self.whisper whisper.load_model(model_name)self.audio_tagging_head nn.Linear(self.whisper.dims, 527) # 527 是 AudioSet 的标签数def forward(self, audio):# 获取 Whisper 的中间表示with torch.no_grad():features self.whisper.encode(audio)# 通过音频标签头audio_tagging_output self.audio_tagging_head(features.mean(dim1))return audio_tagging_outputtrain.py - 训练脚本
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import AudioSetDataset
from whisper_at import WhisperAT
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as Fdef train():# 加载数据集train_dataset AudioSetDataset(path/to/training/data)train_loader DataLoader(train_dataset, batch_size32, shuffleTrue)# 初始化模型model WhisperAT()model.train()# 定义优化器optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr1e-4)for epoch in range(10): # 假设训练10个epochfor audio, labels in train_loader:optimizer.zero_grad()# 前向传播outputs model(audio)# 计算损失loss F.binary_cross_entropy_with_logits(outputs, labels)# 反向传播和优化loss.backward()optimizer.step()print(fEpoch {epoch}, Loss: {loss.item()})if __name__ __main__:train()dataset.py - 数据集处理
import torch
from torch.utils.data import Dataset
import torchaudioclass AudioSetDataset(Dataset):def __init__(self, data_path):self.data_path data_pathself.audio_files [...] # 这里假设你有一个包含所有音频文件路径的列表self.labels [...] # 这里假设你有一个包含所有对应标签的列表def __len__(self):return len(self.audio_files)def __getitem__(self, idx):# 加载音频audio, sample_rate torchaudio.load(self.audio_files[idx])# 获取对应标签labels torch.tensor(self.labels[idx])return audio, labelsutils.py - 辅助功能
import torchdef save_model(model, path):torch.save(model.state_dict(), path)def load_model(model, path):model.load_state_dict(torch.load(path))model.eval()详细解释 Whisper-AT 模型 (whisper_at.py): WhisperAT 类继承自 nn.Module初始化时加载 Whisper 模型并在其上添加一个线性层用于音频标签任务。forward 方法首先调用 Whisper 模型的 encode 方法获取音频特征然后将这些特征传递给音频标签头线性层以生成标签输出。 训练脚本 (train.py): train 函数中数据集被加载并传递给 DataLoader。模型实例化并设置为训练模式。定义了 Adam 优化器和二进制交叉熵损失函数。在训练循环中音频输入通过模型生成输出计算损失并执行反向传播和优化。 数据集处理 (dataset.py): AudioSetDataset 类继承自 Dataset实现了音频数据和标签的加载。__getitem__ 方法加载音频文件并返回音频张量和对应标签。 辅助功能 (utils.py): 包含保存和加载模型状态的函数方便模型的持久化和恢复。 通过以上代码结构和解释可以帮助理解 Whisper-AT 的实现和训练流程。可以根据需要扩展这些代码来适应具体的应用场景和数据集。
附录
A. 通用音频事件标记Audio Tagger
通用音频事件标记 (Audio Tagger) 是一种用于识别和分类音频信号中不同事件的技术。它在音频处理领域具有广泛的应用包括环境声音识别、音乐信息检索、语音识别、和多媒体内容分析等。
核心概念 音频事件Audio Event 音频事件指的是音频信号中的特定声音如鸟鸣、犬吠、警笛声、音乐片段或人声。这些事件可以是短暂的瞬时声音或持续一段时间的信号。 标签Tagging 标签是对音频信号中的事件进行分类或标注的过程。每个标签对应一个音频事件类别目的是识别音频信号中包含哪些类型的声音。
技术实现
1. 特征提取
特征提取是音频事件标记的第一步它将原始音频信号转换为适合分类的特征向量。常用的特征提取方法包括
梅尔频率倒谱系数MFCC捕捉音频信号的短时频谱特征。谱质心Spectral Centroid描述音频信号的亮度。零交叉率Zero-Crossing Rate音频信号通过零点的次数。色度特征Chromagram表示音频信号的音调内容。
2. 特征表示和建模
一旦提取了音频特征需要将其输入到机器学习模型中进行训练和预测。常用的模型包括
传统机器学习模型如高斯混合模型 (GMM)、支持向量机 (SVM) 和隐马尔可夫模型 (HMM)。深度学习模型卷积神经网络 (CNN) 和递归神经网络 (RNN) 在音频事件标记中表现出色尤其是能够处理复杂的时间和频率模式。
3. 标签分配和分类
在训练模型之后对新的音频信号进行标签分配。模型根据输入的特征向量预测音频信号所属的事件类别。
应用实例
环境声音识别识别并分类自然环境中的声音如鸟叫、雨声、车流声等。音乐信息检索分析和分类音乐片段识别音乐类型、乐器声或特定的音乐模式。语音识别识别和分类语音中的特定事件如关键词检测、语音活动检测等。
前沿研究 多任务学习 多任务学习方法通过在多个相关任务上共享表示来提高模型性能。例如PSLAPretraining, Sampling, Labeling, and Aggregation方法在音频标签任务中取得了显著进展 。 自监督学习 自监督学习方法通过利用大量未标记数据进行预训练显著提高了模型在音频事件标记任务上的表现。 基于Transformer的模型 例如Audio Spectrogram Transformer (AST) 利用Transformer架构的优势在多个音频分类任务上表现优异超越了传统的卷积神经网络CNN方法 。
总结
通用音频事件标记在现代音频处理领域发挥着重要作用。通过结合特征提取、先进的机器学习模型和深度学习技术音频事件标记能够实现高效、准确的音频信号分类和识别。在未来随着多任务学习、自监督学习和更先进的深度学习模型的引入音频事件标记技术将继续发展和完善。
B. Whisper模型
Whisper 是由 OpenAI 开发的一个先进的自动语音识别ASR模型。它采用了Transformer架构特别擅长捕捉音频信号中的全局特征和时间动态。这使得 Whisper 能够在多语言和多任务的语音识别任务中表现优异。
Whisper 模型简介
1. 模型架构
Whisper模型的核心是Transformer架构包括编码器Encoder和解码器Decoder。该架构利用多头自注意力机制Multi-Head Self-Attention和位置编码Positional Encoding来处理音频信号捕捉其时间动态和全局特征。
编码器Encoder负责接收和处理输入音频信号将其转换为高维度的中间表示。编码器由多层自注意力和前馈神经网络组成。解码器Decoder利用编码器生成的中间表示结合上下文信息生成目标输出如转录文本。解码器结构类似于编码器同样由多层自注意力和前馈神经网络组成。
2. 自注意力机制
自注意力机制允许模型在处理音频信号时动态地关注不同部分的信息从而捕捉长程依赖关系。这种机制特别适用于音频信号处理因为语音信息通常分布在整个序列中需要全局视角进行建模。
3. 位置编码
由于音频信号是连续的时间序列数据位置编码在Whisper模型中起着关键作用。位置编码通过为每个时间步添加唯一的位置信息使得模型能够识别音频信号中的顺序和时间动态。
Whisper 模型的特性和优势
多语言支持Whisper 支持多种语言的语音识别任务能够处理不同语言的音频信号。高准确性得益于Transformer架构和自注意力机制Whisper在多任务语音识别任务中表现出色准确率高。长程依赖建模通过自注意力机制Whisper能够捕捉音频信号中的长程依赖关系处理长时间的语音数据更加有效。灵活性和扩展性Whisper可以通过预训练和微调适应不同的语音识别任务和数据集。
Whisper 模型的应用
Whisper 可应用于多种语音识别和处理任务包括
实时语音转录将实时语音输入转录为文本用于字幕生成、会议记录等场景。多语言翻译实时翻译不同语言的语音输入促进跨语言交流。语音指令识别用于智能设备和语音助手的语音指令识别提高交互体验。
