Emformer

class torchaudio.models.Emformer(input_dim: int, num_heads: int, ffn_dim: int, num_layers: int, segment_length: int, dropout: float = 0.0, activation: str = 'relu', left_context_length: int = 0, right_context_length: int = 0, max_memory_size: int = 0, weight_init_scale_strategy: Optional[str] = 'depthwise', tanh_on_mem: bool = False, negative_inf: float = -100000000.0)

Emformer 架构，首次提出于 Emformer: Efficient Memory Transformer Based Acoustic Model for Low Latency Streaming Speech Recognition [Shi et al., 2021]。

另请参阅

• emformer_rnnt_model(), emformer_rnnt_base(): 工厂函数。

• torchaudio.pipelines.RNNTBundle: 包含预训练模型的 ASR Pipeline。

参数:

• input_dim (int) – 输入维度。

• num_heads (int) – 每个 Emformer 层的注意力头数量。

• ffn_dim (int) – 每个 Emformer 层的 Feedforward 网络隐藏层维度。

• num_layers (int) – 要实例化的 Emformer 层数量。

• segment_length (int) – 每个输入段的长度。

• dropout (float, optional) – dropout 概率。(默认值：0.0)

• activation (str, optional) – 每个 Emformer 层的 Feedforward 网络中使用的激活函数。必须是 (“relu”, “gelu”, “silu”) 之一。(默认值：“relu”)

• left_context_length (int, optional) – 左上下文长度。(默认值：0)

• right_context_length (int, optional) – 右上下文长度。(默认值：0)

• max_memory_size (int, optional) – 要使用的最大内存元素数量。(默认值：0)

• weight_init_scale_strategy (str or None, optional) – 每层权重初始化缩放策略。必须是 (“depthwise”, “constant”, None) 之一。(默认值：“depthwise”)

• tanh_on_mem (bool, optional) – 如果 True，则对内存元素应用 tanh。(默认值：False)

• negative_inf (float, optional) – 在注意力权重中用于负无穷大的值。(默认值：-1e8)

示例

>>> emformer = Emformer(512, 8, 2048, 20, 4, right_context_length=1)
>>> input = torch.rand(128, 400, 512)  # batch, num_frames, feature_dim
>>> lengths = torch.randint(1, 200, (128,))  # batch
>>> output, lengths = emformer(input, lengths)
>>> input = torch.rand(128, 5, 512)
>>> lengths = torch.ones(128) * 5
>>> output, lengths, states = emformer.infer(input, lengths, None)

方法

forward

Emformer.forward(input: Tensor, lengths: Tensor) → Tuple[Tensor, Tensor]

用于训练和非流式推理的前向传播。

B: 批次大小；T: 批次中最大输入帧数；D: 每帧的特征维度。

参数:

• input (torch.Tensor) – 经过右上下文帧右填充的 utterance 帧，形状为 (B, T + right_context_length, D)。

• lengths (torch.Tensor) – 形状为 (B,)，其中第 i 个元素表示 input 中第 i 个批次元素的有效 utterance 帧数量。

返回值:

Tensor

输出帧，形状为 (B, T, D)。

Tensor

输出长度，形状为 (B,)，其中第 i 个元素表示输出帧中第 i 个批次元素的有效帧数量。

返回类型:

(Tensor, Tensor)

infer

Emformer.infer(input: Tensor, lengths: Tensor, states: Optional[List[List[Tensor]]] = None) → Tuple[Tensor, Tensor, List[List[Tensor]]]

用于流式推理的前向传播。

B: 批次大小；D: 每帧的特征维度。

参数:

• input (torch.Tensor) – 经过右上下文帧右填充的 utterance 帧，形状为 (B, segment_length + right_context_length, D)。

• lengths (torch.Tensor) – 形状为 (B,)，其中第 i 个元素表示 input 中第 i 个批次元素的有效帧数量。

• states (List[List[torch.Tensor]] or None, optional) – 表示在之前调用 infer 中生成的内部状态的张量列表的列表。(默认值：None)

返回值:

Tensor

输出帧，形状为 (B, segment_length, D)。

Tensor

输出长度，形状为 (B,)，其中第 i 个元素表示输出帧中第 i 个批次元素的有效帧数量。

List[List[Tensor]]

输出状态；表示在当前调用 infer 中生成的内部状态的张量列表的列表。

返回类型:

(Tensor, Tensor, List[List[Tensor]])