11、Wav2vec 2.0嵌入聚合策略的研究与实践

Wav2vec 2.0嵌入聚合策略研究

Wav2vec 2.0嵌入聚合策略的研究与实践

1. 数据集介绍

1.1 iHEARu - EAT数据库

  • 该数据库包含30名受试者(15名女性,15名男性)的语音录制。录制环境为安静且略有回声的办公室,采样率为16 kHz。
  • 分类任务是确定说话时正在吃的食物类型,包括苹果、油桃、香蕉、薯片、饼干、小熊软糖和不吃食物。
  • 说话者完成了各种任务,如阅读德语版的《北风和太阳》或自发讲述他们最喜欢的活动。
  • 数据库以说话者无关的方式分为训练集(14名说话者)、开发集(6名说话者)和测试集(10名说话者)。

1.2 URTIC数据库

  • 由德国伍珀塔尔大学安全技术研究所提供,包含630名参与者(248名女性,382名男性)的德语母语语音。
  • 语料库总时长约45小时。分类任务是确定说话者是否感冒。
  • 录制的采样率从44.1 kHz下采样到16 kHz。参与者的任务包括阅读短篇小说、发出语音命令和自发讲述个人经历。
  • 语料库分为三组(训练集、开发集、测试集),每组包含210名说话者。训练集和开发集包含37名感染者和173名未感染者。

1.3 AIBO数据库

  • FAU AIBO情感语料库包含51名德国儿童与名为AIBO的宠物机器人玩耍时的语音录制。
  • 录制来自两所学校:欧姆学校9959条录音和蒙特学校8257条录音,总时长约9小时。
  • 欧姆子集分为训练集(7578条话语,20名儿童)和开
### Wav2Vec2.0 深度学习语音模型使用指南 #### 一、简介 Wav2Vec2.0 是一种先进的自监督学习方法,专为处理音频信号而设计。该模型能够从未标注的大量原始波形数据中自动提取有用的表征,在各种下游任务如语音识别方面表现出色[^1]。 #### 二、安装依赖库 为了方便地获取并运行 Wav2Vec2.0 ,推荐先设置好 Python 环境,并通过 pip 安装必要的软件包: ```bash pip install torch torchaudio transformers datasets ``` 上述命令会下载 PyTorch 及其配套工具 `torchaudio` 和 Hugging Face 的 Transformer 库以及 Datasets 工具,这些都是加载和微调 Wav2Vec2.0 所必需的组件[^3]。 #### 三、加载预训练模型 Hugging Face 提供了一个简单易用的方式来访问已经过大规模语料库预先训练好的 Wav2Vec2.0 版本之一——例如 "facebook/wav2vec2-base-960h" 或者其他变体。下面是如何实例化一个特定版本的例子: ```python from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-lv60-self") model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-large-lv60-self") ``` 这段代码片段展示了如何利用官方支持的方式快速初始化处理器对象(processor)模型(model),以便后续操作。 #### 四、准备输入数据 为了让模型接受新的声音样本作为输入,通常需要对其进行标准化处理,比如调整采样率至统一标准(通常是16kHz), 并转换成适合传递给神经网络的形式。这里给出一段简单的示范程序说明这一过程: ```python import soundfile as sf import librosa audio_input, sample_rate = sf.read("path_to_your_audio_file.wav") if sample_rate != 16_000: audio_input = librosa.resample(audio_input.T, orig_sr=sample_rate, target_sr=16_000).T input_values = processor(audio_input, sampling_rate=16_000, return_tensors="pt").input_values ``` 此部分实现了读取本地文件中的 PCM 数据流,并确保它们符合预期规格;之后再经过 Processor 对象进一步加工成为可供 Model 接收的数据结构。 #### 五、执行推理预测 当一切准备工作完成后就可以让模型开始工作啦!只需要把之前得到的结果送进去就好: ```python with torch.no_grad(): logits = model(input_values).logits predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1) transcription = processor.decode(predicted_ids[0]) print(f"Transcribed text: {transcription}") ``` 以上就是整个流程中最核心的部分:将处理后的音频特征向量传送给已加载完毕的 Wav2Vec2.0 进行解码运算得出最终的文字描述。
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