基于FSQ算法的语音存储

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#DeepSeek #计算机视觉 #人工智能 #语音识别

于 2025-04-03 09:46:50 首次发布

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《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发（人工智能技术丛书）》(王晓华)【摘要书评试读】- 京东图书

计算机系统中语音向量的存储是一件相当复杂的工作，它不仅耗费巨大的存储空间，而且对数据的处理速度和质量提出了严苛的要求。语音信号以其高维度的特性和丰富的动态变化，使得传统的数据存储方法难以应对。为了有效地存储和管理这些语音向量，我们需要采用一系列先进的技术手段。

首先，数据压缩技术是降低语音向量存储空间需求的关键。通过利用语音信号中的冗余信息和人类听觉系统的特性，我们可以采用无损或有损压缩算法，显著减少存储所需的数据量。例如，变换编码、子带编码以及近年来兴起的深度学习压缩方法，都能在保留语音质量的同时，实现高效的压缩比。

其次，针对语音向量的快速检索和访问需求，设计合理的索引和存储结构至关重要。通过将语音向量映射到低维空间或者提取关键特征进行索引，可以大大提高检索效率。同时，分布式存储系统的应用也能进一步分散存储负载，提供并行处理的能力，从而加速语音数据的读写操作。

此外，为了保证语音向量的长期保存和可靠性，存储系统的容错性和数据恢复能力也是不可忽视的方面。通过采用冗余存储、数据校验和灾备技术，我们可以在硬件故障或自然灾害等极端情况下，确保语音数据的安全性和完整性。

13.4.1 无监督条件下语音存储

对于语音存储工作，若能将连续的语音信号转换为离散信号，无疑是一种极具实用性的方法。通过运用VQ-VAE（Vector Quantized Variational AutoEncoder）技术，我们能够实现这一转换，将连续的语音信号转变为离散的信号形式。

在前面的章节中，我们探讨了图像特征的重构方法，这种方法需要在训练数据的基础上进行。在处理语音重构时，我们可以依赖重构技术来实现语音的完整再现，还可以探索其他多种途径。

比如，利用FSQ压缩信号的特性，我们可以进行高效的语音压缩与存储，从而节省大量的空间资源。下面代码是作者实现的一个语音离散化存储方案。

from vector_quantize_pytorch import FSQ,VectorQuantize
class Tokenizer(torch.nn.Module):
    """
    1D Image Tokenizer
    """
    def __init__(self, config = config.Config()):
        super(Tokenizer, self).__init__()
        self.config = config

        self.scale = config.d_model ** -0.5
        self.encoder = encoder.Encoder(config)

        self.latent_tokens = torch.nn.Parameter(self.scale * torch.randn(config.latent_token_vocab_size, config.d_model))#torch.randn(size=(cfg.latent_token_vocab_size, cfg.d_model))
        self.vq = VectorQuantize(dim=config.token_dim,codebook_size= config.vocab_size * 2)

    def forward(self, x):
        indices = self.encode(x,self.latent_tokens)

        return indices

    def encode(self, x,latent_tokens):
        embedding = self.encoder(x,latent_tokens)
        quantized, indices, self.commit_loss = self.vq(embedding)

        return indices

在上面代码中，我们通过VectorQuantize类实现了一个将连续向量转化成离散向量的方法，并通过返回indices输出对应的离散值。

13.4.2 可作为密码机的离散条件下语音识别

前面我们处理的语音信号，实际上并不能直接与原始的语音信号进行直接对接，而是必须先经过一个重新解码的环节。在接下来的内容中，我们将着手编写解码器部分，具体实现如下所示：

from moudle import blocks
class Decoder(torch.nn.Module):
    def __init__(self, config = config.Config()):
        super().__init__()
        self.embedding_layer = torch.nn.Embedding(config.vocab_size, config.d_model)
        self.attn_layer = blocks.ResidualAttention(config.d_model,config.num_heads)
        self.logits_layer = torch.nn.Linear(config.d_model, config.vocab_size)

    def forward(self, input):
        embedding = self.embedding_layer(input)
        for _ in range(3):
            embedding = self.attn_layer(embedding)
        embedding = torch.nn.functional.dropout(embedding, p=0.1, training=self.training)

        logits = self.logits_layer(embedding)
        return logits

对于整体模型的构建，我们可以采用分段式的方法，分别对编码器和解码器进行存储，代码如下：

import tokenizer

decoder = tokenizer.Decoder()
tokenizer = tokenizer.Tokenizer()

# 加载Tokenizer的参数
tokenizer.load_state_dict(torch.load('./saver/tokenizer_state_dict.pth'),strict=False)

# 加载Decoder的参数
decoder.load_state_dict(torch.load('./saver/decoder_state_dict.pth'),strict=False)

cipher_machine = torch.nn.Sequential(tokenizer,decoder)
cipher_machine.to(device)

……

# 保存Tokenizer的参数
torch.save(tokenizer.state_dict(), './saver/tokenizer_state_dict.pth')

# 保存Decoder的参数
torch.save(decoder.state_dict(), './saver/decoder_state_dict.pth')

在上面代码中，我们分别对不同作用的组件进行保存和加载，这样做的好处是，既可以在组件同时使用时作为编码器和解码器使用，也可以分开供不同目标用户进行协同使用。