README.md

# SpeechT5

## 论文

  - https://arxiv.org/abs/2110.07205


## 开源代码

  - https://github.com/microsoft/SpeechT5


## 模型结构

speechT5的核心是一个常规的**Transformer编码器-解码器**，为了使得同一个Transformer可以同时处理文本和语音数据，添加了**pre-nets**和**post-nets**，**pre-net**将输入的文本或语音转换为Transformer使用的隐藏表示；**post-net**从Transformer中获取输出并转换为文本或语音。
<div align="center">
    <img src="./images/model_architecture.png"/>
</div>


## 算法原理

在预训练期间，同时使用所有的 per-nets 和 post-nets 。预训练后，整个编码器 - 解码器主干在单个任务上进行微调。这种经过微调的模型仅使用特定于给定任务的 per-nets 和 post-nets 。*例如：要将 SpeechT5 用于文本到语音转换，您需要将文本编码器 per-nets 交换为文本输入，将语音解码器 per-nets 和 post-nets 交换为语音输出。*
<div align="center">
    <img src="./images/algorithm.png"/>
</div>

**注意: 即使微调模型一开始使用共享预训练模型的同一组权重，但最终版本最终还是完全不同。例如，您不能采用经过微调的 ASR 模型并换掉 per-nets 和 post-nets 来获得有效的 TTS 模型。SpeechT5 很灵活，但不是那么灵活。**


## 环境配置

### Docker (方法一)
**注意修改路径参数**

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk24.04-py310

docker run -it --network=host --ipc=host --name=your_container_name --shm-size=32G --device=/dev/kfd --device=/dev/mkfd --device=/dev/dri -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk24.04-py310 /bin/bash

cd /path/your_code_data/
pip3 install -r requirements.txt
```

### Dockerfile (方法二)

```
cd ./docker
docker build --no-cache -t speecht5 .
docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash

pip3 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.sourcefind.cn/tool/

```
DTK软件栈：dtk24.04
python：python3.10
torch：2.1.0
torchvision：0.16.0
```

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

2、其他非特殊库直接按照requirements.txt安装

```
pip3 install -r requirements.txt
```

## 数据集

**在本案例中已经构建了案例测试数据，无需手动下载数据集。若需要完整数据集，请按照下载链接进行下载**
- 官方下载链接：
  - [CMU_ARCTIC数据集下载](https://hf-mirror.com/datasets/Matthijs/cmu-arctic-xvectors)
  - [librispeech_asr数据集下载](http://www.openslr.org/12)

`CMU_ARCTIC`：说话人识别的数据集，其将每个说话人的声音特征描述为(1,512)的张量，音频特征文件以npy格式存储。


```
├── CMU_ARCTIC 
│   ├── cmu_us_awb_arctic-wav-arctic_a0001.npy
│   ├── cmu_us_awb_arctic-wav-arctic_a0002.npy
│   ├── cmu_us_awb_arctic-wav-arctic_a0003.npy
│   ├── ...

```
 - `cmu_us_awb_arctic-wav-arctic_a0001.npy`：说话人的声音特征文件。





`librispeech_asr`：语音识别数据集，数据集中包括音频文件以及文本转录文件。其中音频文件以flac格式存储，文本转录文件以txt格式存储。


```
LibriSpeech
├── train-clean-100
│   ├── 1272
│   │   ├── 1272-128104
│   │   │   ├── 1272-128104-0000.flac
│   │   │   ├── 1272-128104-0001.flac
│   │   │   ├── 1272-128104-0002.flac
│   │   │   ├── 1272-128104-0003.flac
│   │   │   ├── ...
│   │   │   ├── 1272-128104.trans.txt
│   │   └── ...
│   └── ...
├── train-clean-360
├── train-other-500
├── dev-clean
├── dev-other
├── test-clean
└── test-othe
```

  - `train-clean-100`：包含大约 100 小时的清晰语音。
  - `1272`：说话人ID(1272)。
  - `1272-128104`:说话人ID(1272)-文本章节ID(128204)。
  - `1272-128104-0000.flac`:说话人ID(1272)-文本章节ID(128204)-文本片段ID(0)的音频文件。
  - `1272-128104.trans.txt`:说话人ID(1272)-文本章节ID(128204)的转录文本文件。

## 预训练模型
**推理前先下载预训练好的权重文件**
- 官方下载地址：
  - [tts模型权重下载地址](https://hf-mirror.com/microsoft/speecht5_tts)
  - [vc模型权重下载地址](https://hf-mirror.com/microsoft/speecht5_vc)
  - [asr模型权重下载地址](https://hf-mirror.com/microsoft/speecht5_asr)
  - [hifigan模型权重下载地址](https://hf-mirror.com/microsoft/speecht5_hifigan)


## 推理

### TTS推理


```
cd inference
python speech_tts.py -hip 7 -m model/tts -v model/hifigan -t "hi, nice to meet you." -s ../data/CMU_ARCTIC/cmu_us_awb_arctic-wav-arctic_a0001.npy
```
  - -hip： 显卡序号，默认为0。
    - 当export HIP_VISIBLE_DEVICES指定可见卡后，**无需该参数**，默认使用‘0’卡
    - 当没有指定可见卡时，需要使用该参数规定运算的显卡
  - -m： tts模型路径
  - -v： 声码器hifigan的模型路径
  - -t： 文本输入，因为输入文本中包含空格，需要用" "将输入文本包含在内。
  - -s： CMU_ARCTIC数据集下的发声人特征文件
  - -res： 结果输出文件tts.wav的存储路径

### VC推理
```
cd inference
python speech_vc.py -hip 7 -m model/speecht5_vc -v model/speecht5_hifigan -is ../data/librispeech/dev-clean/1272/128104/1272-128104-0000.flac -s data/CMU_ARCTIC/cmu_us_awb_arctic-wav-arctic_a0001.npy
```
  - -hip： 显卡序号，默认为0。
    - 当export HIP_VISIBLE_DEVICES指定可见卡后，**无需该参数**，默认使用‘0’卡
    - 当没有指定可见卡时，需要使用该参数规定运算的显卡
  - -m： vc模型路径
  - -v： 声码器hifigan的模型路径
  - -is：语音输入
  - -s： CMU_ARCTIC数据集下的发声人特征文件
  - -res： 结果输出文件tts.wav的存储路径

### ASR推理
```
cd inference
python speech_asr.py -hip 7 -m model/speecht5_asr -is ../data/librispeech/dev-clean/1272/128104/1272-128104-0000.flac
```
  - -hip： 显卡序号，默认为0。
    - 当export HIP_VISIBLE_DEVICES指定可见卡后，**无需该参数**，默认使用‘0’卡
    - 当没有指定可见卡时，需要使用该参数规定运算的显卡
  - -m： asr模型路径
  - -is：语音输入
  - -res： 结果输出文件tts.wav的存储路径

## result

### TTS
  - 输入：“hi,nice to meet you”
  - 输出：./res/tts.wav


### VC
  - 输入：./data/librispeech/dev-clean/1272/128104/1272-128104-0000.flac
  - 输出：./res/vc.wav

### ASR
  - 输入：./data/librispeech/dev-clean/1272/128104/1272-128104-0000.flac
  - 输出：./res/asr.txt
  
#### benchmark 计算
```
cd speecht5_pytorch 
python benchmark.py -m model/speecht5_asr -ds librispeech_asr_test.py -b 32
```
  - -m： asr模型路径
  - -ds： 测试数据的处理脚本，默认为同级目录下的librispeech_asr_test.py
  - -dr: 数据集路径，默认为speech_pytorch
  - -b： 测试batch_size，默认为32（最大为128）
## 应用场景

### 算法分类
```
语音识别
```

### 热点应用行业
```
金融，通信，广媒
```

## 源码仓库及问题反馈

https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/SpeechT5_pytorch

## 参考

[GitHub - microsoft/SpeechT5](https://github.com/microsoft/SpeechT5/tree/main/SpeechT5)