Language-Codec 项目使用教程

Language-Codec 项目使用教程

languagecodec Language-Codec: Reducing the Gaps Between Discrete Codec Representation and Speech Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/languagecodec

1. 项目目录结构及介绍

languagecodec/
├── baselines/
├── code/
├── configs/
├── data/
├── languagecodec_decoder/
├── languagecodec_encoder/
├── metrics/
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── result.png
├── setup.py
├── train.py

目录结构介绍

• baselines/: 包含项目的基准代码。
• code/: 包含项目的核心代码。
• configs/: 包含项目的配置文件。
• data/: 包含项目使用的数据集。
• languagecodec_decoder/: 包含解码器相关代码。
• languagecodec_encoder/: 包含编码器相关代码。
• metrics/: 包含评估指标相关代码。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• result.png: 项目运行结果的示例图片。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• train.py: 项目的训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于启动训练过程。该文件主要负责加载配置、初始化模型、加载数据集并开始训练。

主要功能

• 加载配置: 从 configs/ 目录中加载配置文件。
• 初始化模型: 根据配置文件初始化编码器和解码器模型。
• 加载数据集: 从 data/ 目录中加载训练数据。
• 开始训练: 使用 PyTorch Lightning 框架进行训练。

使用方法

python train.py fit --config configs/languagecodec_mm.yaml

3. 项目的配置文件介绍

configs/languagecodec_mm.yaml

configs/languagecodec_mm.yaml 是项目的主要配置文件，包含了训练过程中所需的各种参数。

主要配置项

• batch_size: 训练时的批量大小。
• filelist_path: 数据集文件列表的路径。
• save_dir: 模型保存的路径。
• device: 训练使用的设备（如 cpu 或 cuda）。

示例配置

batch_size: 32
filelist_path: "data/libritts_testother.txt"
save_dir: "checkpoints/"
device: "cuda"

通过修改这些配置项，可以调整训练过程中的各种参数，以适应不同的训练需求。

languagecodec Language-Codec: Reducing the Gaps Between Discrete Codec Representation and Speech Language Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/languagecodec