WavLLM: Towards Robust and Adaptive Speech Large Language Model

本文是LLM系列文章,针对《WavLLM: Towards Robust and Adaptive Speech Large Language Model》的翻译。

WavLLM:迈向稳健和自适应的语音大语言模型

摘要

大型语言模型(LLM)的最新进展彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,逐渐将其范围扩大到多模态感知和生成。然而,将听力能力有效地整合到LLM中带来了重大挑战,特别是在跨不同背景进行概括和执行复杂的听觉任务方面。在这项工作中,我们介绍了WavLLM,这是一种具有双编码器的鲁棒自适应语音大语言模型,以及一个提示感知的LoRA权重适配器,通过两阶段课程学习方法进行了优化。利用双编码器,我们解耦了不同类型的语音信息,利用Whisper编码器处理语音的语义内容,并利用WavLM编码器捕获说话者身份的独特特征。在课程学习框架内,WavLLM首先通过优化混合的基本单任务来构建其基础能力,包括自动语音识别(ASR)、语音翻译(ST)、说话者验证(SV)、情感识别(ER)、指令调整(IT)和语音问答(SQA),然后对更复杂的任务(如基本任务的组合)进行高级多任务训练。为了提高灵活性和对不同任务和指令的遵守,在第二个高级多任务训练阶段引入了具有提示意识的LoRA体重适配

### 如何下载 WavLM Base Plus 模型 要获取并下载 WavLM Base Plus 预训练模型,可以按照以下方法操作: #### 使用 Hugging Face 平台 Hugging Face 是一个广泛使用的开源平台,提供了大量预训练模型资源。WavLM 的多个变体版本(包括 Base 和 Large)都可以通过该平台访问。 可以通过命令行工具 `transformers` 库来安装和加载模型[^1]。以下是具体实现方式: ```bash pip install transformers ``` 接着,在 Python 脚本中可以直接加载 WavLM Base Plus 模型及其对应的权重文件: ```python from transformers import Wav2Vec2Processor, WavLMModel import torch processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("microsoft/wavlm-base-plus") # 加载处理器 model = WavLMModel.from_pretrained("microsoft/wavlm-base-plus") # 加载模型 ``` 上述代码会自动从 Hugging Face Model Hub 下载指定的 WavLM Base Plus 模型以及其配置文件到本地缓存目录。如果需要手动管理这些文件的位置,可以在环境变量中设置 `TRANSFORMERS_CACHE` 来更改默认存储路径[^2]。 #### 手动下载模型文件 对于某些特殊需求或者网络受限的情况,也可以选择手动下载模型文件。进入 [Hugging Face Models 页面](https://huggingface.co/microsoft/wavlm-base-plus),找到对应模型页面后点击右侧的 **Download** 按钮即可保存压缩包至本地磁盘。解压后的文件通常包含 PyTorch 或 TensorFlow 版本的权重参数以及其他必要的元数据信息。 需要注意的是,无论是采用自动化脚本还是人工干预的方式完成下载过程之后,都应确保所依赖的相关库已正确安装完毕以便后续能够顺利运行程序逻辑。 ---
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