GTCRN 项目中训练过程中损失值出现 NaN 问题的分析与解决方案

GTCRN 项目中训练过程中损失值出现 NaN 问题的分析与解决方案

【免费下载链接】gtcrn The official implementation of GTCRN, an ultra-lite speech enhancement model. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gt/gtcrn

在语音增强领域，基于深度学习的模型训练过程中经常会遇到损失值变为 NaN（Not a Number）的问题。本文将针对 GTCRN 项目中出现的这一典型问题，从技术原理到解决方案进行深入剖析。

问题现象

在 GTCRN 模型的训练过程中，部分 epoch 会出现损失值突变为 NaN 的情况。这种现象通常发生在训练的中后期（如第 7 个 epoch 左右），一旦出现就难以恢复，即使将学习率调整到很小也无法使训练回归正常。

根本原因分析

经过多位开发者的实践验证，发现导致该问题的原因主要有以下几个方面：

1. SI-SNR 损失函数设计缺陷
   原始代码中的 SI-SNR 计算方式为：

   sisnr = - torch.log10(torch.norm(y_true, dim=-1, keepdim=True)**2 / torch.norm(y_pred - y_true, dim=-1, keepdim=True)**2 + 1e-8).mean()
   

   当预测值 y_pred 与真实值 y_true 完全相等时，分母为零，尽管添加了 1e-8 的小常数，但在某些极端情况下仍可能导致数值不稳定。

2. 数据集质量问题
   实际检查发现部分音频样本是完全空白的静音数据。当输入这样的样本时，模型输出也会趋近于零，从而引发数值计算问题。

3. 梯度爆炸问题
   模型中大量使用 GRU 结构，在深层网络训练中容易出现梯度消失或爆炸现象。

综合解决方案

1. 损失函数优化

改进后的 SI-SNR 计算方式应在分子和分母都添加保护性小常数：

sisnr = - torch.log10(torch.norm(y_true, dim=-1, keepdim=True)**2 / (torch.norm(y_pred - y_true, dim=-1, keepdim=True)**2+1e-8) + 1e-8).mean()

这种修改确保了在任何情况下都不会出现除以零或对零取对数的情况。

2. 数据预处理增强

建议在数据加载阶段增加以下检查：

• 音频长度检查：确保每个样本至少有有效音频（如设置最小长度为 8 秒）
• 静音检测：使用能量阈值等方法过滤掉完全空白的音频
• 数据标准化：对输入音频进行适当的归一化处理

3. 训练策略优化

针对大规模数据集（如 2000 小时以上的训练数据），推荐以下训练策略：

• 使用 StepLR 学习率调度器，在关键训练阶段（如 epoch 80、120、150 等）将学习率乘以 0.5 的衰减因子
• 实现梯度裁剪，防止梯度爆炸：

  torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
  

• 采用动态学习率调整策略，当验证损失下降时适当降低学习率

实践建议

1. 对于大规模数据集训练，建议采用分阶段的学习率调整策略，初期可以使用较大的学习率快速收敛，后期逐步降低学习率精细调整。

2. 在模型结构设计上，对于深层网络可以考虑：

   • 添加 Batch Normalization 层
   • 使用残差连接
   • 尝试不同的激活函数

3. 训练过程中建议实时监控各项损失分量，一旦发现某个损失项异常波动，可以及时中断训练并检查问题。

通过以上综合措施，可以有效解决 GTCRN 项目中出现的 NaN 损失问题，使模型训练过程更加稳定可靠。这些解决方案不仅适用于该项目，对于其他语音增强任务的模型训练也具有参考价值。

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