本文主要是介绍⌈ 传知代码 ⌋ 语音预训练模型wav2vec，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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- 💡本章重点
- 🍞一. 概述
- 🍞二. 基本原理
- 🍞三. 未来应用与挑战
- 🍞四. 参考案例
- 🍞五.部署文档
- 🫓总结
💡本章重点
- 语音预训练模型wav2vec
🍞一. 概述
论文：wav2vec: Unsupervised Pre-training for Speech Recognition
Wav2Vec（Waveform-to-Vector）是一种在语音处理领域中具有重要意义的技术。它的由来可以追溯到Facebook AI Research（FAIR）在2019年提出的一篇论文，旨在解决语音识别中的数据标记问题。传统的语音识别系统通常需要大量标记好的语音数据进行训练，但这一过程非常耗时且昂贵。Wav2Vec的目标是通过自监督学习的方法，从未标记的语音数据中学习有用的语音表示，从而减少对标记数据的依赖。
Wav2Vec在语音处理领域具有重要的应用前景。语音是一种丰富的信息形式，但传统的语音处理技术往往受限于标记数据的稀缺性和高成本，限制了语音处理技术的发展。Wav2Vec的出现为解决这个问题提供了一种新的思路，它使我们能够更有效地使用未标记的语音数据，提高语音处理任务的性能和可扩展性。因此，Wav2Vec在语音识别、语音合成、语音情感分析等领域有广泛的应用前景。
🍞二. 基本原理
文章提出一种无监督的语音预训练模型 wav2vec，可迁移到语音下游任务。模型预训练一个简单的多层卷积神经网络，并提出了一种噪声对比学习二分类任务(noise contrastive binary classification task)，从而使得wav2vec可以在大量未标注的数据上进行训练。实验结果表明wav2vec预训练得到的speech representation超越了帧级别的音素分类任务并且可以显著提升ASR模型的表现，同时，完全卷积架构与使用的递归模型相比，可以在硬件上并行计算。
模型结构如下图，首先将原始音频x编码为潜在空间z的 encoder network（5层卷积），再将潜在空间z转换为contextualized representation（9层卷积），最终特征维度为512x帧数。目标是在特征层面使用当前帧预测未来帧。
模型将原始音频信号 x 作为输入，基于历史信息和当前输入的信息预测未来的某些采样点，这里使用了两个编码器进行计算。
- 编码器网络f(encoder network) 将音频信号嵌入到特征空间(latent space) 中将每个xi映射为一个特征向量zi, 类似于language model模型那样获得一个编码向量, 再基于此预测某个zi, 这里j>i;
- 上下文网络g(context network) 结合了多个时间步长编码器以获得上下文表示(contextualized representations) 如图1。将多个zi转化为context representation C.这里有 $ c_ {i} $ =g( $ z_ {i} $ , $ z_ {i-1} $ $ \cdots $ $ z_ {v} $ )。这里的v为感受野(receptive field size)
然后, 两个网络的输出Z, C都用于损失函数(loss function) 的计算。作者在实验中使用了两种不同的感受野模型, 一种为普通规模, 用来在一般数据集上训练, 另一种则是大规模(wav2vec larqe) 用来在大数据集上训练。在这两种模型中的感受野分别对应210ms和810ms.
模型的loss中自然要包含预测未来某个z的损失。然而仅仅有正例是不够的, 因此作者利用了负采样技术, 作者从一个概率分布 $ p_ {n} $ 中采样出负样本z,最终模型的loss为区分正例和反例的contrastive loss [1]:
于正样本，损失函数的第一项是负对数似然损失。它衡量了模型预测下一个上下文的编码的准确性。具体地说，对于每个上下文 Ci，模型使用当前上下文的编码作为输入，然后预测下一个上下文的编码。通过比较预测的编码和实际编码，我们可以计算出负对数似然损失。模型使用当前上下文的编码作为输入，然后预测下一个上下文的编码。通过比较预测的编码和实际编码，我们可以计算出负对数似然损失。
通过将这两个项相加，我们得到了wav2vec模型的总损失函数。这个损失函数的目标是最小化正样本的负对数似然损失，同时确保负样本的正则化项尽可能小。这样，模型可以学习到一个有效的编码器，将语音信号映射到有用的表示空间中，以便后续的语音识别任务。
🍞三. 未来应用与挑战
Wav2Vec在语音处理领域有多种应用。它在语音识别中具有重要的作用。通过学习有用的语音表示，Wav2Vec可以显著改善传统的基于标记数据的语音识别系统。其次，Wav2Vec也可以用于语音合成，即将文本转化为语音。通过学习语音表示，Wav2Vec可以生成自然流畅的语音输出。此外，Wav2Vec还可以应用于语音情感分析，帮助识别和理解说话者的情感状态。
然而，Wav2Vec也面临一些挑战。训练一个高质量的Wav2Vec模型通常需要大量的计算资源和时间。模型的训练过程可能需要在大规模的语音数据上进行，并且可能需要使用分布式计算平台。其次，Wav2Vec在处理长时间的语音数据时可能存在一些限制，因为较长的语音片段可能导致内存和计算资源的限制。此外，Wav2Vec对于噪声和低质量语音数据的鲁棒性还有待改进。vq-wav2vec、wav2vec2 进行了相关的改进，感兴趣可以进一步学习。
🍞四. 参考案例
如果有开源的实现可用，可以使用相应的库和工具来简化这些步骤。例如，Facebook fairseq 源码库提供了Wav2Vec相关的模型和工具，可以方便地训练和使用Wav2Vec模型。以下是一个使用Hugging Face库的代码：
import torch
import fairseqcp_path = 'wav2vec_large.pt'
model, cfg, task = fairseq.checkpoint_utils.load_model_ensemble_and_task([cp_path])
model = model[0]
model.eval()wav_input_16khz = torch.randn(1,10000)
z = model.feature_extractor(wav_input_16khz)
c = model.feature_aggregator(z)
🍞五.部署文档
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源码库地址 GitHub(FAIR)：https://github.com/pytorch/fairseq
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文档地址： https://github.com/facebookresearch/fairseq/blob/main/examples/wav2vec/README.md
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源码系列： https://paperswithcode.com/paper/unsupervised-speech-recognition#code
🫓总结
综上，我们基本了解了“一项全新的技术啦” 🍭 ~~
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