如何使用 WavLM音频合成模型

news2024/11/15 4:50:55

     微软亚洲研究院与 Azure 语音组的研究员们提出了通用语音预训练模型 WavLM。通过 Denoising Masked Speech Modeling 框架核心思想是通过预测被掩蔽(即遮蔽或删除)的语音部分来训练模型,同时还包括去噪的过程研究员们将 WavLM 适配到了17个任务上,并且都取得了非常好的效果,这使得语音预训练模型的有效性从语音识别任务延伸到了非内容识别的语音任务。基于在94,000小时无监督的英文数据上进行训练,WavLM 还在多个语音相关的数据集上都取得了 SOTA 的成绩。模型开源模型,并集成到了 Hugging Face 的 Transformer 框架中方便使用者调用。

1、技术原理及架构

WavLM模型是一种基于HuBERT框架构建的预训练模型,专门用于处理语音任务。该模型的设计重点在于语音内容的建模和发言人身份的保持。

WavLM采用了Denoising Masked Speech Modeling(去噪掩蔽语音建模)的预训练方案。这种方法通过掩盖部分语音数据并尝试预测这些被掩盖的部分来进行训练,从而增强模型对语音内容的理解能力。

此外,WavLM还引入了双编码器结构,这种结构使得模型能够更好地处理语音数据中的复杂信息,并提高模型的鲁棒性。双编码器的使用也是为了优化模型在不同语音任务上的表现,使其能够更加灵活地适应不同的应用场景。

在技术实现上,WavLM还采用了提示感知LoRA权重适配器,这是一种通过两阶段课程学习方法进行优化的技术,可以帮助模型更好地理解和生成语音内容。

2、使用WavLM进行语音识别

2.1 环境配置

确保您的Python环境是3.6或更高版本。安装transformers和torch库。您可以使用pip来安装这些库:

pip install transformers torch

2.2 硬件要求

WavLM模型的大小和复杂性可能需要相对较高的计算资源。根据模型的版本(WavLM Base或WavLM Large),需要一块具有至少几个GB显存的GPU。对于WavLM Large,建议使用具有16GB或更高显存的GPU。

如果没有可用的GPU,可以在具有足够RAM的CPU上运行WavLM,但计算速度会慢得多

2.3 准备数据

确保您的语音数据是以16kHz的采样率进行的。如果需要,您可以使用音频处理工具对数据进行重采样或预处理。

2.4 加载模型

使用Hugging Face的Transformers库,加载WavLM模型。

可以根据需要调整模型配置,例如更改模型的输出层以适应不同的任务。

2.5 处理音频

使用WavLMProcessor来处理您的音频数据。这将涉及将音频转换为模型所需的格式,例如提取声谱图特征。

2.6 模型使用

获取模型输出:将处理后的音频输入到模型中,获取输出。

解码输出:将模型的输出转换为文本。这可能需要使用额外的解码器或语言模型来将声学模型输出转换为文本。

后处理:对识别结果进行后处理,例如去除空格和标点符号,或者进行额外的文本清理。

2.7 资源监控

在运行模型时,监控GPU的显存使用情况,以确保不会出现显存不足的问题。

如果您的模型非常大或者您在处理大量的数据,可能需要调整batch size以避免显存溢出。

3、相关资源

开源模型unilm/wavlm at master · microsoft/unilm · GitHub

Hugging Face集成:https://huggingface.co/microsoft/wavlm-large

在线DEMO(检测两段语音是否来自同一说话人):

 https://huggingface.co/spaces/microsoft/wavlm-speaker-verification

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1666224.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

离线修复.dll,Microsoft Visual C++

在安装mysql时遇到下面的问题,如果是有网络的情况下微软管网下载安装就行了,用的服务器不允许连接互联网。 后面经过寻找,找到了一个修复工具,可一次修复所有的问题,特别好用分享给宝子们。 下载链接:http…

大屏分辨率适配插件v-scale-screen

前言:大屏分辨率适配繁多,目前我认为最简单且问题最少的的方案就是使用v-scale-screen插件,无需考虑单位转换,position定位也正常使用。 1. 效果 填充满屏幕的效果 保持宽高比的效果 2. 插件原理 原理是通过css transfom 实现…

QT+多线程TCP服务器+进阶版

针对之前的服务器,如果子线程工作类里面需要使用socket发送消息,必须要使用信号与槽的方法, 先发送一个信号给父进程,父进程调用socket发送消息(原因是QT防止父子进程抢夺同一资源,因此直接规定父子进程不能…

《破碎之地》删档测试开启,射击游戏领域的超级玩家抢先体验

易采游戏网5月12日消息,近日网易自研的射击类游戏《破碎之地》在广州开启了删档测试,吸引了众多射击游戏领域的超级玩家抢先体验。这款备受期待的新版游戏在操作、攀爬、跳跃、游泳、滑翔、枪械手感等方面均有所提升,为玩家带来了更加流畅、真…

QT学习(2)——qt的菜单和工具栏

目录 引出qt的菜单栏工具栏菜单栏,工具栏状态栏,浮动窗口 属性设计ui编辑控件添加图片 总结 引出 QT学习(2)——qt的菜单和工具栏 qt的菜单栏工具栏 菜单栏,工具栏 1QMainWindow 1.1菜单栏最多有一个 1.1.1 QMenuBar…

新年首站 | 宝兰德教育行业信创新动力发展研讨会顺利召开

近日,宝兰德携手慧点数码、安超云共同举办了教育行业信创新动力发展研讨会。会议邀请了中国人民公安大学、中国戏曲学院、北京航空航天大学、北京理工大学、华北电力大学、中国矿业大学、北京服装学院、北京城市学院等数十所高校信息中心负责人、专家出席了本次会议…

【class5】建立人工智能系统(2)

【昨日内容复习】 进行监督学习时,第一个步骤是提取数据集的文本特征和对应的标签。 提取文本特征的具体步骤如下: STEP1. 构造词袋模型,提取数据集中的文本特征 STEP2. 使用toarray()函数,将X转换为一个NumPy数组,方…

乡村振兴与乡村环境综合整治:加强农村环境保护,开展农村环境综合整治行动,提升乡村环境质量,打造生态宜居的美丽乡村

目录 一、引言 二、乡村振兴背景下的乡村环境现状 1、乡村环境面临的挑战 2、乡村环境问题的成因 三、加强农村环境保护的重要性 1、促进乡村振兴 2、保障生态安全 3、提升居民生活质量 四、开展农村环境综合整治行动的策略 1、制定科学规划 2、加大投入力度 3、强…

树莓派、ubuntu低版本python3安装库

如果遇到树莓派中自带低版本python3,又不想额外去安装python3时,可能会遇到版本过低,无法安装库的情况,以下用我实际情况举例解决方案。 本次遇到的问题是树莓派低版本中,python3为3.7.3,需要安装numpy&am…

AI算法工程师课程学习-数学基础-高数1-微积分

机器学习数学基础学习路线:1.高中数学-->大学2.微积分-->3.线性代数-->4.概率论-->5.优化理论。 为尽快进入到AI算法课程的学习,现在高数的学习要求: 1.看得懂,知道是什么,能听得懂,能理解讲…

感知机和神经网络

引入 什么是神经网络? 我们今天学习的神经网络,不是人或动物的神经网络,但是又是模仿人和动物的神经网络而定制的神经系统,特别是大脑和神经中枢,定制的系统是一种数学模型或计算机模型,神经网络由大量的人…

【SRC实战】无限领取优惠券

挖个洞先 https://mp.weixin.qq.com/s/b4YhYGwleFZLAY62Dv93_A “ 以下漏洞均为实验靶场,如有雷同,纯属巧合 ” 01 — 漏洞证明 一、无限领取优惠券 “ 只能领取1张优惠券场景,能不能无限次领取? ” 1、点击领取1张满999元减…

图片转word如何转换?

要将图片转换为Word文档,你可以使用以下方法之一: 以上这些方法都可以帮助你将图片中的文本转换为可编辑的Word文档,你可以根据自己的喜好和需求选择其中一种方法来操作。 使用OCR软件或在线工具:有许多OCR(Optical Ch…

TypeError: can only concatenate str (not “int“) to str

TypeError: can only concatenate str (not "int") to str a 窗前明月光,疑是地上霜。举头望明月,低头思故乡。 print(str_len len(str_text) : len(a)) 试图打印出字符串 a 的长度,但是在 Python 中拼接字符串和整数需要使用字符…

Star-CCM+绘制网格-全局网格定义(网格类型选择、薄体网格、网格重置)

前言 绘制网格是有限体积法仿真中必不可少的环节。目前Star-CCM+新版本(2304版)导入面网格只可以导入到部件中。网格类型也只能在操作中完成。零部件导入部件后,选中参与计算的全部部件→右键选择“将部件分配给区域”。此处需要注意的是,只有分配给区域后的部件才能进行网…

Python---Numpy万字总结(2)

NumPy的应用(2) 数组对象的方法 获取描述统计信息 描述统计信息主要包括数据的集中趋势、离散程度和频数分析等,其中集中趋势主要看均值和中位数,离散程度可以看极值、方差、标准差等 array1 np.random.randint(1, 100, 10) …

校园管理系统,基于 SpringBoot+Vue+MySQL 开发的前后端分离的校园管理系统设计实现

目录 一. 前言 二. 功能模块 2.1. 管理员功能模块 2.2. 用户功能模块 2.3. 院校管理员功能模块 三. 部分代码实现 四. 源码下载 一. 前言 随着科学技术的飞速发展,社会的方方面面、各行各业都在努力与现代的先进技术接轨,通过科技手段来提高自身…

26、Flink 的状态数据结构升级

状态数据结构升级 a)概述 Flink 流应用通常被设计为永远或者长时间运行,与所有长期运行的服务一样,应用程序需要随着业务的迭代而进行调整,应用所处理的数据 schema 也会随着进行变化。 升级状态类型的数据 schema &#xff0c…

住宅ip与数据中心ip代理的区别是什么

代理通常意味着“替代”。它是用户设备和目标服务器之间的中介,允许在不同的IP地址下上网。代理ip根据来源分类可分住宅ip与数据中心ip,二者之间区别是什么呢? 住宅ip是由互联网服务提供商(ISP)提供给家庭的IP地址。出于这个原因&#xff0c…

社交媒体数据恢复:密聊猫

一、概述 密聊猫是一款提供多种优质体验的手机社交聊天软件。通过这款软件,用户可以享受到多种不同的乐趣体验,如真人在线匹配、真实的交友体验等。同时,密聊猫也提供了数据恢复功能,帮助用户找回丢失的数据。 二、数据恢复步骤…