注意

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使用 Wav2Vec2 进行语音识别¶

作者: Moto Hira

本教程演示如何使用 wav2vec 2.0 [论文] 中的预训练模型进行语音识别。

概述¶

语音识别的过程如下所示。

从音频波形中提取声学特征
逐帧估计声学特征的类别
从类别概率序列生成假设

Torchaudio 提供对预训练权重和相关信息的轻松访问，例如预期采样率和类别标签。它们被捆绑在一起，并在 torchaudio.pipelines 模块下提供。

准备¶

import torch
import torchaudio

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

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

print(device)

2.5.0
2.5.0
cuda

import IPython
import matplotlib.pyplot as plt
from torchaudio.utils import download_asset

SPEECH_FILE = download_asset("tutorial-assets/Lab41-SRI-VOiCES-src-sp0307-ch127535-sg0042.wav")

  0%|          | 0.00/106k [00:00<?, ?B/s]
100%|##########| 106k/106k [00:00<00:00, 62.6MB/s]

创建管道¶

首先，我们将创建一个 Wav2Vec2 模型，该模型执行特征提取和分类。

Torchaudio 中提供了两种类型的 Wav2Vec2 预训练权重。一个用于 ASR 任务微调的，另一个没有微调的。

Wav2Vec2（和 HuBERT）模型以自监督方式进行训练。它们首先仅使用音频进行表征学习进行训练，然后使用附加标签针对特定任务进行微调。

没有微调的预训练权重也可以针对其他下游任务进行微调，但本教程不涵盖此方面。

我们将使用 torchaudio.pipelines.WAV2VEC2_ASR_BASE_960H。

在 torchaudio.pipelines 中提供了多个预训练模型。请查看文档，了解有关它们如何进行训练的详细信息。

捆绑对象提供实例化模型和其他信息的接口。采样率和类别标签如下所示。

bundle = torchaudio.pipelines.WAV2VEC2_ASR_BASE_960H

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

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

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')

模型可以像这样构造。此过程将自动获取预训练权重并将其加载到模型中。

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

print(model.__class__)

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]
 16%|#5        | 56.8M/360M [00:00<00:00, 594MB/s]
 32%|###1      | 114M/360M [00:00<00:00, 595MB/s]
 47%|####7     | 170M/360M [00:00<00:00, 595MB/s]
 63%|######3   | 227M/360M [00:00<00:00, 585MB/s]
 79%|#######8  | 284M/360M [00:00<00:00, 589MB/s]
 95%|#########4| 341M/360M [00:00<00:00, 591MB/s]
100%|##########| 360M/360M [00:00<00:00, 590MB/s]
<class 'torchaudio.models.wav2vec2.model.Wav2Vec2Model'>

加载数据¶

我们将使用来自 VOiCES 数据集的语音数据，该数据集根据 Creative Commos BY 4.0 许可。

IPython.display.Audio(SPEECH_FILE)

要加载数据，我们使用 torchaudio.load()。

如果采样率与管道期望的采样率不同，我们可以使用 torchaudio.functional.resample() 进行重采样。

注意

torchaudio.functional.resample() 也适用于 CUDA 张量。
在对同一组采样率进行多次重采样时，使用 torchaudio.transforms.Resample 可能可以提高性能。

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)

提取声学特征¶

下一步是从音频中提取声学特征。

注意

针对 ASR 任务微调的 Wav2Vec2 模型可以一步完成特征提取和分类，但为了本教程，我们还将展示如何在此处执行特征提取。

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

返回的特征是一个张量列表。每个张量都是 Transformer 层的输出。

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(), interpolation="nearest")
    ax[i].set_title(f"Feature from transformer layer {i+1}")
    ax[i].set_xlabel("Feature dimension")
    ax[i].set_ylabel("Frame (time-axis)")
fig.tight_layout()

Feature from transformer layer 1, Feature from transformer layer 2, Feature from transformer layer 3, Feature from transformer layer 4, Feature from transformer layer 5, Feature from transformer layer 6, Feature from transformer layer 7, Feature from transformer layer 8, Feature from transformer layer 9, Feature from transformer layer 10, Feature from transformer layer 11, Feature from transformer layer 12

特征分类¶

提取声学特征后，下一步是将它们分类到一组类别中。

Wav2Vec2 模型提供了一种方法，可以一步完成特征提取和分类。

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

输出以 logits 的形式出现。它不是概率形式。

让我们可视化一下。

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

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')

我们可以看到，在时间线上存在对某些标签的强烈指示。

生成转录¶

从标签概率序列中，现在我们希望生成转录。生成假设的过程通常称为“解码”。

解码比简单的分类更复杂，因为在某个时间步的解码可能会受到周围观察的影响。

例如，以 night 和 knight 这样的词为例。即使它们的先验概率分布不同（在典型的对话中，night 的出现频率比 knight 高得多），为了准确地生成包含 knight 的转录，例如 a knight with a sword，解码过程必须推迟最终决定，直到它看到足够的上下文。

已经提出了许多解码技术，并且它们需要外部资源，例如词典和语言模型。

在本教程中，为了简单起见，我们将执行贪婪解码，它不依赖于此类外部组件，并且仅在每个时间步选择最佳假设。因此，不使用上下文信息，并且只能生成一个转录。

我们首先定义贪婪解码算法。

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并解码转录文本。

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)

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

ASR 模型使用称为连接主义时间分类 (CTC) 的损失函数进行微调。CTC 损失的详细信息在这里解释。在 CTC 中，空白标记 (ϵ) 是一个特殊标记，表示先前符号的重复。在解码过程中，这些标记会被忽略。

结论¶

在本教程中，我们介绍了如何使用 Wav2Vec2ASRBundle 进行声学特征提取和语音识别。构建模型并获取发射仅需两行代码。

model = torchaudio.pipelines.WAV2VEC2_ASR_BASE_960H.get_model()
emission = model(waveforms, ...)

脚本总运行时间： ( 0 分钟 4.546 秒)

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