# InspireMusic
支持音乐、歌曲及音频的生成，为用户提供多样化选择。

## 论文
`无`

## 模型结构
InspireMusic基于Qwen模型初始化的自回归Transformer模型预测音频token。
<div align=center>
    <img src="./doc/structure.png"/>
</div>

## 算法原理
通过具有高压缩比的WavTokenizer将输入的连续音频特征转换成离散音频token，然后利用基于Qwen模型初始化的自回归Transformer模型预测音频token，再由CFM扩散模型重建音频的潜层特征，最终通过Vocoder输出高质量的音频波形。
<div align=center>
    <img src="./doc/algorithm.png"/>
</div>

## 环境配置
```
mv InspireMusic_pytorch InspireMusic # 去框架名后缀
```

### Docker（方法一）
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.3.0-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04
# <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换，本镜像为：b272aae8ec72
docker run -it --shm-size=64G -v $PWD/InspireMusic:/home/InspireMusic -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name music <your IMAGE ID> bash
cd /home/InspireMusic
pip install -r requirements.txt
```
### Dockerfile（方法二）
```
cd /home/InspireMusic/docker
docker build --no-cache -t InspireMusic:latest .
docker run --shm-size=64G --name music -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video -v $PWD/../../InspireMusic:/home/InspireMusic -it music bash
# 若遇到Dockerfile启动的方式安装环境需要长时间等待，可注释掉里面的pip安装，启动容器后再安装python库：pip install -r requirements.txt。
```
### Anaconda（方法三）
1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装：
- https://developer.hpccube.com/tool/
```
DTK驱动:dtk24.04.3
python:python3.10
torch:2.3.0
torchvision:0.18.1
torchaudio:2.1.2
triton:2.1.0
vllm:0.6.2
flash-attn:2.6.1
deepspeed:0.14.2
apex:1.3.0
xformers:0.0.25
transformers:4.48.0
```

`Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应。`

2、其它非特殊库参照requirements.txt安装
```
cd /home/InspireMusic
pip install -r requirements.txt
```

## 数据集
`无`

## 训练
`无`

本项目的训练需一定的乐理基础，一般人难以训练出较好的效果，感兴趣的用户请参考源项目的[`README_origin`](./README_origin.md)训练。

## 推理
### 单机单卡
```
export MIOPEN_DEBUG_CONV_WINOGRAD=0

# 预训练权重放入：/home/InspireMusic/pretrained_models/
cd /home/InspireMusic/examples/music_generation
python -m inspiremusic.cli.inference # 或 sh test.sh
```
项目当前处在初期研发时期，源项目仍存在一些bug和效果问题，逐渐完善中。

更多资料可参考源项目的[`README_origin`](./README_origin.md)

## result

`输入: `
```
prompt(默认): "Experience soothing and sensual instrumental jazz with a touch of Bossa Nova, perfect for a relaxing restaurant or spa ambiance."
```
`输出:`
```
/home/InspireMusic/examples/music_generation/exp/inspiremusic/output_audio.wav
```

### 精度
DCU与GPU精度一致，推理框架：pytorch。

## 应用场景
### 算法类别
`音乐生成`
### 热点应用行业
`广媒,影视,动漫,医疗,家居,教育`
## 预训练权重
预训练权重快速下载中心：[SCNet AIModels](http://113.200.138.88:18080/aimodels) ，项目中的预训练权重可从快速下载通道下载：[InspireMusic-1.5B-Long](http://113.200.138.88:18080/aimodels/funaudiollm/InspireMusic-1.5B-Long.git)

Hugging Face下载地址为：[InspireMusic-1.5B-Long](https://huggingface.co/FunAudioLLM/InspireMusic-1.5B-Long)
## 源码仓库及问题反馈
- http://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/InspireMusic_pytorch.git
## 参考资料
- https://github.com/FunAudioLLM/InspireMusic.git

