Как получить аудиовстраивания с помощью модели Hubert

Вопрос или проблема

import torch
from transformers import Wav2Vec2Processor, HubertForCTC
from datasets import load_dataset

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/hubert-large-ls960-ft")
model = HubertForCTC.from_pretrained("facebook/hubert-large-ls960-ft")
input_values = processor('array from audio file., return_tensors="pt").input_values 

import librosa
from transformers import AutoProcessor, HubertModel
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model_name = "facebook/hubert-large-ls960-ft"
feature_extractor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)
model = HubertModel.from_pretrained(model_name)
model.to(device)

input_audio, sample_rate = librosa.load(wav_path, sr=16000)
inputs = feature_extractor(input_audio, return_tensors="pt", sampling_rate=sample_rate).to(device)

with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs.input_values)
last_hidden_state = outputs.last_hidden_state

.

Ответ или решение

Чтобы получить аудио-встраивания с использованием модели HuBERT, вам нужно следовать нескольким шагам для правильной загрузки данных и обработки аудиофайла. В этой статье мы рассмотрим, как использовать модели HuBERT в сочетании с библиотекой Transformers от Hugging Face для извлечения встраиваний аудио.

Соответствующее окружение

Перед тем как приступить, убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки. Вы можете установить их с помощью pip:

pip install torch transformers datasets librosa

Импорт необходимых модулей

В начале вашего Python скрипта необходимо импортировать необходимые модули:

import torch
from transformers import AutoProcessor, HubertModel
import librosa

Загрузка модели

Далее вам нужно загрузить модель HuBERT и процессор:

# Определяем устройство
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# Имя модели
model_name = "facebook/hubert-large-ls960-ft"

# Загружаем процессор и модель
feature_extractor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)
model = HubertModel.from_pretrained(model_name)
model.to(device)

Подготовка аудиофайла

Теперь вы можете загрузить аудиофайл. Ниже показан пример, который использует librosa для загрузки и обработки аудиоданных:

# Загружаем аудиофайл
wav_path = "path/to/your/audio/file.wav"  # Укажите путь к вашему аудиофайлу
input_audio, sample_rate = librosa.load(wav_path, sr=16000)

# Подготавливаем данные для модели
inputs = feature_extractor(input_audio, return_tensors="pt", sampling_rate=sample_rate).to(device)

Получение встраиваний

Теперь, когда данные подготовлены, вы можете получить встраивания, передав их через модель. Важно использовать контекстный менеджер torch.no_grad(), чтобы отключить расчет градиентов, так как встраивания не требуют их вычисления.

# Получаем встраивания
with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs.input_values)
    last_hidden_state = outputs.last_hidden_state

Понимание выходных данных

last_hidden_state представляет собой вектора встраивания для каждого временного шага вашего входного аудио. Эти встраивания могут быть использованы для различных задач, таких как классификация, кластеризация или выделение признаков. Важно помнить, что форма last_hidden_state будет (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Заключение

Используя приведенные шаги, вы сможете извлечь аудио-встраивания с помощью модели HuBERT. Это мощный инструмент для работы с аудиоданными, и возможности его применения широки, от распознавания речи до анализа тональности. Не забывайте проверять документацию по библиотекам и моделям для получения более детальной информации и актуальных обновлений.