torchaudio.models.wav2vec2_model

torchaudio.models.wav2vec2_model(extractor_mode: str, extractor_conv_layer_config: Optional[List[Tuple[int, int, int]]], extractor_conv_bias: bool, encoder_embed_dim: int, encoder_projection_dropout: float, encoder_pos_conv_kernel: int, encoder_pos_conv_groups: int, encoder_num_layers: int, encoder_num_heads: int, encoder_attention_dropout: float, encoder_ff_interm_features: int, encoder_ff_interm_dropout: float, encoder_dropout: float, encoder_layer_norm_first: bool, encoder_layer_drop: float, aux_num_out: Optional[int]) → Wav2Vec2Model

构建自定义的 Wav2Vec2Model。

注意

下面的“特征提取器”对应于原始 fairseq 实现中的 ConvFeatureExtractionModel。这在 wav2vec 2.0 [Baevski 等人，2020] 论文中被称为“(卷积)特征编码器”。

下面的“编码器”对应于 TransformerEncoder，在论文中被称为“Transformer”。

参数：

• extractor_mode (str) –

  特征提取器的操作模式。有效值为 "group_norm" 或 "layer_norm"。如果为 "group_norm"，则在第一个卷积块中应用单一归一化。否则，所有卷积块都将具有层归一化。

  此选项对应于 fairseq 中的 extractor_mode。

• extractor_conv_layer_config (python:整数元组列表 或 None) –

  特征提取器中卷积层的配置。卷积配置列表，即 [(output_channel, kernel_size, stride), ...]

  如果提供 None，则使用以下默认值。

  [
    (512, 10, 5),
    (512, 3, 2),
    (512, 3, 2),
    (512, 3, 2),
    (512, 3, 2),
    (512, 2, 2),
    (512, 2, 2),
  ]
  

  此选项对应于 fairseq 中的 conv_feature_layers。

• extractor_conv_bias (bool) –

  是否为每个卷积操作包含偏置项。

  此选项对应于 fairseq 中的 conv_bias。

• encoder_embed_dim (int) –

  编码器中嵌入的维度。

  此选项对应于 fairseq 中的 encoder_embed_dim。

• encoder_projection_dropout (float) –

  将输入特征投影到 encoder_embed_dim 后应用的 dropout 概率。

  此选项对应于 fairseq 中的 dropout_input。

• encoder_pos_conv_kernel (int) –

  卷积位置嵌入的核大小。

  此选项对应于 fairseq 中的 conv_pos。

• encoder_pos_conv_groups (int) –

  卷积位置嵌入的组数。

  此选项对应于 fairseq 中的 conv_pos_groups。

• encoder_num_layers (int) –

  Transformer 块中自注意力层的数量。

  此选项对应于 fairseq 中的 encoder_layers。

• encoder_num_heads (int) –

  自注意力层中头的数量。

  此选项对应于 fairseq 中的 encoder_attention_heads。

• encoder_attention_dropout (float) –

  在自注意力层中的 softmax 后应用的 dropout 概率。

  此选项对应于 fairseq 中的 attention_dropout。

• encoder_ff_interm_features (int) –

  前馈层中隐藏特征的维度。

  此选项对应于 fairseq 中的 encoder_ffn_embed_dim。

• encoder_ff_interm_dropout (float) –

  在前馈层中应用的 dropout 概率。

  此选项对应于 fairseq 中的 activation_dropout。

• encoder_dropout (float) –

  在前馈层末尾应用的 dropout 概率。

  此选项对应于 fairseq 中的 dropout。

• encoder_layer_norm_first (bool) –

  控制 Transformer 层和每个编码器层中层归一化的顺序。如果为 True，则在 Transformer 层中，层归一化在特征被馈送到编码器层之前应用。在编码器层中，两个层归一化在自注意力之前和之后应用。如果为 False，则在 Transformer 层中，层归一化在特征被馈送到编码器层之后应用。在编码器层中，两个层归一化在自注意力之后、前馈之前和之后应用。

  此选项对应于 fairseq 中的 layer_norm_first。

• encoder_layer_drop (float) –

  在训练期间丢弃每个编码器层的概率。

  此选项对应于 fairseq 中的 layerdrop。

• aux_num_out (int 或 None) – 提供时，在编码器顶部附加一个额外的线性层，可用于微调。

返回:

生成的模型。

返回类型:

Wav2Vec2Model