# Qwen2-Audio

为一个大规模音频语言模型，Qwen2-Audio能够接受各种音频信号输入，并根据语音指令执行音频分析或直接响应文本。我们介绍两种不同的音频交互模式：语音聊天 voice chat 和音频分析 audio analysis。

* 语音聊天：用户可以自由地与 Qwen2-Audio 进行语音互动，而无需文本输入；
* 音频分析：用户可以在互动过程中提供音频和文本指令对音频进行分析；

## 论文
- [Qwen2-Audio Technical Report](https://arxiv.org/abs/2407.10759)

## 模型结构

Qwen2-Audio的模型结构主要包含音频编码器和大型语言模型两部分，其设计旨在处理音频和文本输入以生成文本输出，以下是对其模型结构的详细介绍：
1. 音频编码器
初始化基础：Qwen2-Audio的音频编码器初始化基于Whisper-large-v3模型。Whisper-large-v3是一个在大规模音频数据上预训练的模型，具有良好的音频特征提取能力，为Qwen2-Audio的音频编码器提供了一个强大的起点。
音频数据预处理：
重采样：将音频数据重采样到16kHz的频率，统一音频的采样率，以便模型能够更好地处理不同来源的音频数据。
2. 大型语言模型
基础组件：Qwen2-Audio采用了Qwen-7B作为其大型语言模型的基础组件。Qwen-7B是一个具有强大语言理解和生成能力的模型，为Qwen2-Audio提供了丰富的语言知识和表达能力。
参数规模：整个Qwen2-Audio模型的参数总量为82亿参数。这些参数分布在音频编码器和大型语言模型中，使得模型能够学习到复杂的音频和语言特征，并生成准确、流畅的文本输出。

<div align="center">
    <img src="./assets/framework.png"/>
</div>

## 算法原理

Qwen2-Audio的技术原理涵盖了以下几个方面：

* 多模态输入处理：模型能接收并处理音频和文本两种模态的输入。
* 预训练与微调：在大量多模态数据上进行预训练，学习语言和音频的联合表示，并通过微调提高特定应用场景下的性能。
* 注意力机制：使用注意力机制加强音频和文本之间的关联。
* 条件文本生成：根据给定的音频和文本条件生成响应文本。
* 编码器-解码器架构：采用编码器-解码器架构，处理输入并生成输出文本。
* Transformer架构：作为transformers库的一部分，采用Transformer架构处理序列数据。
* 优化算法：使用优化算法调整模型参数，提高预测准确性。

<div align=center>
    <img src="./assets/theory.png"/>
</div>


## 环境配置
### Docker（方法一）
[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.3.0-ubuntu22.04-dtk24.04.3-py3.10

docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro --shm-size=64G --privileged=true --network=host --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name qwen2-audio <your imageID> bash

cd /path/your_code_data/Qwen2-Audio/demo

pip install -r requirements_web_demo.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

pip install git+https://github.com/modelscope/swift.git#egg=ms-swift[llm]

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
```

### Dockerfile（方法二）
```
cd /path/your_code_data/docker

docker build --no-cache -t qwen2-audio:latest .

docker run --shm-size=64G --name qwen2-audio -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --network=host --device=/dev/kfd  --device=/dev/dri/ --group-add video -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -it qwen2-audio bash
```
### Anaconda（方法三）

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
```
DTK驱动：dtk24.04.3
python：python3.10
torch:2.3.0
torchvision: 0.18.0
deepspped: 0.14.2
```
`Tips：以上dtk驱动、python、paddle等DCU相关工具版本需要严格一一对应`

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
```
conda create -n qwen2-audio python=3.10

conda activate qwen2-audio

cd /path/your_code_data/Qwen2-Audio/demo

pip install -r requirements_web_demo.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
```

## 数据集

迷你数据集 [run.py](./finetune/run.py), 格式已经写入**run.py**文件中，可以按照以下格式自备json文件。

预训练需要准备你的训练数据，每个样本对应一个conversation+id，示例如下所示：用于正常训练的完整数据集请按此目录结构进行制备：

```
conversation = [
        {
            "role": "system", "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "audio",
                    "audio_url": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen2-Audio/audio/guess_age_gender.wav"
                }
            ]
        },
        {
            "role": "assistant", "content": "Yes, the speaker is female and in her twenties."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "audio",
                    "audio_url": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen2-Audio/audio/translate_to_chinese.wav"
                }
            ]
        }
    ]
    conversation1 = [
        {
            "role": "system", "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "audio",
                    "audio_url": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen2-Audio/audio/glass-breaking-151256.mp3"
                },
                {
                    "type": "text", "text": "What's that sound?"
                },
            ]
        },
        {
            "role": "assistant", "content": "It is the sound of glass shattering."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "What can you do when you hear that?"},
            ]
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "Stay alert and cautious, and check if anyone is hurt or if there is any damage to property."
        },
        {
            "role": "user", "content": [
                {
                    "type": "audio",
                    "audio_url": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen2-Audio/audio/1272-128104-0000.flac"
                },
                {"type": "text", "text": "What does the person say?"},
            ]
        }
    ]
```

## 训练

### 单机多卡

训练需要修改**run.sh**文件中的参数，具体如下：

```
export GPUS_PER_NODE=6
export NCCL_IB_QPS_PER_CONNECTION=6
export WORLD_SIZE=1
export MASTER_ADDR=localhost
export MASTER_PORT=29586
export RANK=0
export MODEL_NAME_OR_PATH='/home/wanglch/Qwen2-Audio/Qwen2-Audio-7B-Instruct'
```

运行指令：

```
cd finetune

bash run.sh
```

## 推理

执行多种任务时需要对以下参数进行修改，可使用中文指令，如下：

```
processor = 模型路径

model = 模型路径
```

### 单机单卡

```
python qwen2_audio_inference.py
```


## result

### 语音交流推理

<div align=center>
    <img src="./assets/results.png"/>
</div>



### 精度
测试数据： [run.py](./finetune/run.py)中的测试微型数据集 ，使用的加速卡:K100AI/A800。

| device | train_loss | 
| :------: | :------: | 
| K100AI | 1.7161635160 | 
| A800 | 1.734375 | 

## 应用场景

### 算法类别
`语音对话`

### 热点应用行业
`金融,教育,政府,科研,制造,能源,交通`

## 预训练权重

- [Qwen/Qwen2-Audio-7B-Instruct](https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-Audio-7B-Instruct)

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： [Qwen2-Audio-7B-Instruct](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen2-audio)

## 源码仓库及问题反馈

- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/qwen2-audio_pytorch

## 参考资料
- [Qwen-Audio: Advancing Universal Audio Understanding via Unified Large-Scale Audio-Language Models](https://arxiv.org/abs/2311.07919)
- [Qwen2-Audio Technical Report](https://arxiv.org/abs/2407.10759)
- [Qwen2-Audio github](https://github.com/QwenLM/Qwen2-Audio)

