2023年的深度学习入门指南(24) - 处理音频的大模型 Op
2023-08-01 本文已影响0人
Jtag特工
2023年的深度学习入门指南(24) - 处理音频的大模型 OpenAI Whisper
在这一讲之前，我们所用的大模型都是针对文本的。这一讲我们增加一个新的领域，即音频。我们将介绍OpenAI的Whisper模型，它是一个处理音频的大模型。
Whisper模型的用法
Whisper是OpenAI开源的模型。它的用法非常简单，只要安装好相关的库，就可以直接用命令行来调用了。
安装就一个库：
pip install -U openai-whisper
然后就可以直接用命令行来调用了：
whisper va1.mp3 --language Chinese
我们还可以用model参数来选择模型，比如有10GB以上显存就可以选择使用large模型：
whisper va2.mp3 --model large --language Chinese
默认是small模型。还可以选择tiny, base, medium, large-v1和large-v2.
如果是遇到视频的话，那么就用ffmpeg工具将视频中的音频部分提取出来。
比如我们有一个视频02.vob，我们不知道其音频流格式是什么，我们可以通过ffmpeg命令来查看：
ffmpeg -i 02.vob
我们可以看到下面的信息：
Input #0, mpeg, from '02.VOB':
Duration: 00:34:26.64, start: 0.290633, bitrate: 3807 kb/s
Stream #0:0[0x1bf]: Data: dvd_nav_packet
Stream #0:1[0x1e0]: Video: mpeg2video (Main), yuv420p(tv, bottom first), 720x576 [SAR 16:15 DAR 4:3], 25 fps, 25 tbr, 90k tbn
Side data:
cpb: bitrate max/min/avg: 9610000/0/0 buffer size: 1835008 vbv_delay: N/A
Stream #0:2[0x1c0]: Audio: mp2, 48000 Hz, stereo, s16p, 224 kb/s
从中可以看到，02.vob总时长为 00:34:26.64，起始时间为 0.290633，比特率为 3807 kb/s。这个文件包含三个流：
流 #0:0 是 DVD 导航数据包。
流 #0:1 是视频流，编码格式为 MPEG-2，使用了 YUV420P 颜色空间，分辨率为 720x576 像素，采样宽高比（SAR）为 16:15，显示宽高比（DAR）为 4:3。视频帧率为 25 帧/秒，时间基数（tbn）为 90k。
流 #0:2 是音频流，编码格式为 MP2，采样率为 48000 Hz，立体声，采样位数为 s16p，比特率为 224 kb/s。
既然编码格式为mp2，那么我们就将其保存为mp2格式的音频：
ffmpeg -i 02.VOB -vn -acodec copy 02.mp2
输出如下：
ffmpeg version 6.0-full_build-www.gyan.dev Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developers
built with gcc 12.2.0 (Rev10, Built by MSYS2 project)
configuration: --enable-gpl --enable-version3 --enable-static --disable-w32threads --disable-autodetect --enable-fontconfig --enable-iconv --enable-gnutls --enable-libxml2 --enable-gmp --enable-bzlib --enable-lzma --enable-libsnappy --enable-zlib --enable-librist --enable-libsrt --enable-libssh --enable-libzmq --enable-avisynth --enable-libbluray --enable-libcaca --enable-sdl2 --enable-libaribb24 --enable-libdav1d --enable-libdavs2 --enable-libuavs3d --enable-libzvbi --enable-librav1e --enable-libsvtav1 --enable-libwebp --enable-libx264 --enable-libx265 --enable-libxavs2 --enable-libxvid --enable-libaom --enable-libjxl --enable-libopenjpeg --enable-libvpx --enable-mediafoundation --enable-libass --enable-frei0r --enable-libfreetype --enable-libfribidi --enable-liblensfun --enable-libvidstab --enable-libvmaf --enable-libzimg --enable-amf --enable-cuda-llvm --enable-cuvid --enable-ffnvcodec --enable-nvdec --enable-nvenc --enable-d3d11va --enable-dxva2 --enable-libvpl --enable-libshaderc --enable-vulkan --enable-libplacebo --enable-opencl --enable-libcdio --enable-libgme --enable-libmodplug --enable-libopenmpt --enable-libopencore-amrwb --enable-libmp3lame --enable-libshine --enable-libtheora --enable-libtwolame --enable-libvo-amrwbenc --enable-libilbc --enable-libgsm --enable-libopencore-amrnb --enable-libopus --enable-libspeex --enable-libvorbis --enable-ladspa --enable-libbs2b --enable-libflite --enable-libmysofa --enable-librubberband --enable-libsoxr --enable-chromaprint
libavutil 58. 2.100 / 58. 2.100
libavcodec 60. 3.100 / 60. 3.100
libavformat 60. 3.100 / 60. 3.100
libavdevice 60. 1.100 / 60. 1.100
libavfilter 9. 3.100 / 9. 3.100
libswscale 7. 1.100 / 7. 1.100
libswresample 4. 10.100 / 4. 10.100
libpostproc 57. 1.100 / 57. 1.100
Input #0, mpeg, from '02.VOB':
Duration: 00:34:26.64, start: 0.290633, bitrate: 3807 kb/s
Stream #0:0[0x1bf]: Data: dvd_nav_packet
Stream #0:1[0x1e0]: Video: mpeg2video (Main), yuv420p(tv, bottom first), 720x576 [SAR 16:15 DAR 4:3], 25 fps, 25 tbr, 90k tbn
Side data:
cpb: bitrate max/min/avg: 9610000/0/0 buffer size: 1835008 vbv_delay: N/A
Stream #0:2[0x1c0]: Audio: mp2, 48000 Hz, stereo, s16p, 224 kb/s
Output #0, mp2, to '02.mp2':
Metadata:
encoder : Lavf60.3.100
Stream #0:0: Audio: mp2, 48000 Hz, stereo, s16p, 224 kb/s
Stream mapping:
Stream #0:2 -> #0:0 (copy)
Press [q] to stop, [?] for help
size= 56510kB time=00:34:26.64 bitrate= 224.0kbits/s speed=76.8x
video:0kB audio:56510kB subtitle:0kB other streams:0kB global headers:0kB muxing overhead: 0.000000%
最后生成02.mp2。我们不用转码，直接用whisper去处理：
whisper 02.mp2 --model large --language Chinese
默认情况下，whisper会输出5种格式的文本，分别是txt纯文本格式的，vtt(Web Video Text Tracks)字幕格式的，srt - SubRip Subtitle字幕格式的，tsv制表符分隔，以及json格式的。我们可以通过--output_format来指定。如果全要输出则不用指定，或者指定all.
whisper也可以直接处理wav文件。
我们再看一个从mp4视频中提取aac音频的例子。
我们有一个mp4文件，信息如下：
Input #0, mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2, from '20230801_170327.mp4':
Metadata:
major_brand : mp42
minor_version : 0
compatible_brands: mp42isom
creation_time : 2023-08-01T09:03:27.000000Z
Duration: 00:01:51.00, start: 0.000000, bitrate: 901 kb/s
Stream #0:0[0x1](und): Video: h264 (High) (avc1 / 0x31637661), yuv420p(progressive), 1920x1080, 762 kb/s, 25.26 fps, 30 tbr, 10k tbn (default)
Metadata:
creation_time : 2023-08-01T09:03:27.000000Z
vendor_id : [0][0][0][0]
encoder : JVT/AVC Coding
Stream #0:1[0x2](und): Audio: aac (LC) (mp4a / 0x6134706D), 44100 Hz, stereo, fltp, 135 kb/s (default)
Metadata:
creation_time : 2023-08-01T09:03:27.000000Z
vendor_id : [0][0][0][0]
我们可以知道下面的视频信息：
文件名：'20230801_170327.mp4'
创建日期：2023年8月1日，UTC时间09:03:27
视频码率：总体码率为901 kb/s
视频长度：1分钟51秒
视频开始时间：从0秒开始
视频流：
编码：h264 (High)，这是一种常见的视频编码格式
帧率：大约每秒25.26帧
分辨率：1920x1080，也就是常说的1080p或全高清
码率：762 kb/s
创建日期：2023年8月1日，UTC时间09:03:27
编码器：JVT/AVC Coding
音频流：
编码：aac (LC)，这是一种常见的音频编码格式
采样率：44100 Hz，这是CD质量音频的标准采样率
音频通道：立体声
码率：135 kb/s
创建日期：2023年8月1日，UTC时间09:03:27
我们用ffmpeg提取aac音频：
ffmpeg -i 20230801_170327.mp4 -vn -acodec copy 01.aac
输出如下：
Input #0, mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2, from '20230801_170327.mp4':
Metadata:
major_brand : mp42
minor_version : 0
compatible_brands: mp42isom
creation_time : 2023-08-01T09:03:27.000000Z
Duration: 00:01:51.00, start: 0.000000, bitrate: 901 kb/s
Stream #0:0[0x1](und): Video: h264 (High) (avc1 / 0x31637661), yuv420p(progressive), 1920x1080, 762 kb/s, 25.26 fps, 30 tbr, 10k tbn (default)
Metadata:
creation_time : 2023-08-01T09:03:27.000000Z
vendor_id : [0][0][0][0]
encoder : JVT/AVC Coding
Stream #0:1[0x2](und): Audio: aac (LC) (mp4a / 0x6134706D), 44100 Hz, stereo, fltp, 135 kb/s (default)
Metadata:
creation_time : 2023-08-01T09:03:27.000000Z
vendor_id : [0][0][0][0]
Output #0, adts, to '01.aac':
Metadata:
major_brand : mp42
minor_version : 0
compatible_brands: mp42isom
encoder : Lavf60.3.100
Stream #0:0(und): Audio: aac (LC) (mp4a / 0x6134706D), 44100 Hz, stereo, fltp, 135 kb/s (default)
Metadata:
creation_time : 2023-08-01T09:03:27.000000Z
vendor_id : [0][0][0][0]
Stream mapping:
Stream #0:1 -> #0:0 (copy)
Press [q] to stop, [?] for help
size= 1865kB time=00:01:50.94 bitrate= 137.7kbits/s speed=2.84e+03x
video:0kB audio:1833kB subtitle:0kB other streams:0kB global headers:0kB muxing overhead: 1.782703%
最后，将获取的01.aac文件直接送给Whisper去处理：
whisper 01.aac --model large-v2 --language Chinese --output_format txt
Whisper模型代码分析
虽然从表象上，声音和文本还是非常不同的。但是到了模型这一层，一切又回到了我们熟悉的样子。
首先是层归一化：
class LayerNorm(nn.LayerNorm):
def forward(self, x: Tensor) -> Tensor:
return super().forward(x.float()).type(x.dtype)
只做了一件事情，就是将泛型的x转成浮点数再前向计算。
再看它的全连接网络，就是PyTorch的线性网络的一个马甲：
class Linear(nn.Linear):
def forward(self, x: Tensor) -> Tensor:
return F.linear(
x,
self.weight.to(x.dtype),
None if self.bias is None else self.bias.to(x.dtype),
)
这段代码定义了一个名为 Linear 的类，它继承自 nn.Linear 类。这个类重写了父类的 forward 方法，该方法接受一个张量 x 作为输入，并返回一个张量作为输出。
在 forward 方法中，首先调用了 F.linear 函数，该函数接受三个参数：输入张量 x，权重矩阵 self.weight.to(x.dtype) 和偏置向量 self.bias.to(x.dtype)。其中，权重矩阵和偏置向量都被转换为与输入张量相同的数据类型。
如果偏置向量为 None，则第三个参数传递的是 None。否则，传递转换后的偏置向量。
然后是对卷积的封装：
class Conv1d(nn.Conv1d):
def _conv_forward(
self, x: Tensor, weight: Tensor, bias: Optional[Tensor]
) -> Tensor:
return super()._conv_forward(
x, weight.to(x.dtype), None if bias is None else bias.to(x.dtype)
)
跟上面是一样复刻的，就不多解释了。
接着，熟悉的东西来了，位置嵌入：
def sinusoids(length, channels, max_timescale=10000):
"""Returns sinusoids for positional embedding"""
assert channels % 2 == 0
log_timescale_increment = np.log(max_timescale) / (channels // 2 - 1)
inv_timescales = torch.exp(-log_timescale_increment * torch.arange(channels // 2))
scaled_time = torch.arange(length)[:, np.newaxis] * inv_timescales[np.newaxis, :]
return torch.cat([torch.sin(scaled_time), torch.cos(scaled_time)], dim=1)
代码中使用了一个断言语句来确保 channels 是偶数。然后计算出 log_timescale_increment，它表示对数时间尺度的增量。接下来，使用 torch.exp 函数和 torch.arange 函数计算出逆时间尺度 inv_timescales。
然后，代码计算出缩放后的时间 scaled_time，它是一个二维张量，其中每一行都是一个时间序列。最后，使用 torch.cat 函数将缩放后的时间的正弦值和余弦值拼接在一起，并返回结果。
再然后，多头注意力果然就登场了：
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, n_state: int, n_head: int):
super().__init__()
self.n_head = n_head
self.query = Linear(n_state, n_state)
self.key = Linear(n_state, n_state, bias=False)
self.value = Linear(n_state, n_state)
self.out = Linear(n_state, n_state)
def forward(
self,
x: Tensor,
xa: Optional[Tensor] = None,
mask: Optional[Tensor] = None,
kv_cache: Optional[dict] = None,
):
q = self.query(x)
if kv_cache is None or xa is None or self.key not in kv_cache:
# hooks, if installed (i.e. kv_cache is not None), will prepend the cached kv tensors;
# otherwise, perform key/value projections for self- or cross-attention as usual.
k = self.key(x if xa is None else xa)
v = self.value(x if xa is None else xa)
else:
# for cross-attention, calculate keys and values once and reuse in subsequent calls.
k = kv_cache[self.key]
v = kv_cache[self.value]
wv, qk = self.qkv_attention(q, k, v, mask)
return self.out(wv), qk
def qkv_attention(
self, q: Tensor, k: Tensor, v: Tensor, mask: Optional[Tensor] = None
):
n_batch, n_ctx, n_state = q.shape
scale = (n_state // self.n_head) ** -0.25
q = q.view(*q.shape[:2], self.n_head, -1).permute(0, 2, 1, 3) * scale
k = k.view(*k.shape[:2], self.n_head, -1).permute(0, 2, 3, 1) * scale
v = v.view(*v.shape[:2], self.n_head, -1).permute(0, 2, 1, 3)
qk = q @ k
if mask is not None:
qk = qk + mask[:n_ctx, :n_ctx]
qk = qk.float()
w = F.softmax(qk, dim=-1).to(q.dtype)
return (w @ v).permute(0, 2, 1, 3).flatten(start_dim=2), qk.detach()
看了这么多版的多头注意力，这个就不用多解释了吧。
然后是将多头注意力封装为残差块。如果不记得什么是残差块的，我们复习一下结构图：
[图片上传失败...(image-5b306c-1690988790359)]
class ResidualAttentionBlock(nn.Module):
def __init__(self, n_state: int, n_head: int, cross_attention: bool = False):
super().__init__()
self.attn = MultiHeadAttention(n_state, n_head)
self.attn_ln = LayerNorm(n_state)
self.cross_attn = (
MultiHeadAttention(n_state, n_head) if cross_attention else None
)
self.cross_attn_ln = LayerNorm(n_state) if cross_attention else None
n_mlp = n_state * 4
self.mlp = nn.Sequential(
Linear(n_state, n_mlp), nn.GELU(), Linear(n_mlp, n_state)
)
self.mlp_ln = LayerNorm(n_state)
def forward(
self,
x: Tensor,
xa: Optional[Tensor] = None,
mask: Optional[Tensor] = None,
kv_cache: Optional[dict] = None,
):
x = x + self.attn(self.attn_ln(x), mask=mask, kv_cache=kv_cache)[0]
if self.cross_attn:
x = x + self.cross_attn(self.cross_attn_ln(x), xa, kv_cache=kv_cache)[0]
x = x + self.mlp(self.mlp_ln(x))
return x
Whisper的编码器，编进来的是语音：
class AudioEncoder(nn.Module):
def __init__(
self, n_mels: int, n_ctx: int, n_state: int, n_head: int, n_layer: int
):
super().__init__()
self.conv1 = Conv1d(n_mels, n_state, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = Conv1d(n_state, n_state, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
self.register_buffer("positional_embedding", sinusoids(n_ctx, n_state))
self.blocks: Iterable[ResidualAttentionBlock] = nn.ModuleList(
[ResidualAttentionBlock(n_state, n_head) for _ in range(n_layer)]
)
self.ln_post = LayerNorm(n_state)
def forward(self, x: Tensor):
"""
x : torch.Tensor, shape = (batch_size, n_mels, n_ctx)
the mel spectrogram of the audio
"""
x = F.gelu(self.conv1(x))
x = F.gelu(self.conv2(x))
x = x.permute(0, 2, 1)
assert x.shape[1:] == self.positional_embedding.shape, "incorrect audio shape"
x = (x + self.positional_embedding).to(x.dtype)
for block in self.blocks:
x = block(x)
x = self.ln_post(x)
return x
编码器这边，初始化了2个卷积层conv1和conv2,用于降维和下采样语音数据。
然后初始化了一个positional_embedding,这是个位置编码,用来表示时间步信息。
再初始化了多个残差自注意力模块ResidualAttentionBlock,把编码通过自注意力块传递。
forward过程:
- 将语音数据传入conv1、conv2提取特征
- 加上positional_embedding表示时间步
- 传入自注意力ResidualAttentionBlock
- LayerNorm归一化
- 输出编码结果
而解码器是输出的文本，就没有卷积网络什么事儿了，就是残差多头注意力块：
class TextDecoder(nn.Module):
def __init__(
self, n_vocab: int, n_ctx: int, n_state: int, n_head: int, n_layer: int
):
super().__init__()
self.token_embedding = nn.Embedding(n_vocab, n_state)
self.positional_embedding = nn.Parameter(torch.empty(n_ctx, n_state))
self.blocks: Iterable[ResidualAttentionBlock] = nn.ModuleList(
[
ResidualAttentionBlock(n_state, n_head, cross_attention=True)
for _ in range(n_layer)
]
)
self.ln = LayerNorm(n_state)
mask = torch.empty(n_ctx, n_ctx).fill_(-np.inf).triu_(1)
self.register_buffer("mask", mask, persistent=False)
def forward(self, x: Tensor, xa: Tensor, kv_cache: Optional[dict] = None):
"""
x : torch.LongTensor, shape = (batch_size, <= n_ctx)
the text tokens
xa : torch.Tensor, shape = (batch_size, n_mels, n_audio_ctx)
the encoded audio features to be attended on
"""
offset = next(iter(kv_cache.values())).shape[1] if kv_cache else 0
x = (
self.token_embedding(x)
+ self.positional_embedding[offset : offset + x.shape[-1]]
)
x = x.to(xa.dtype)
for block in self.blocks:
x = block(x, xa, mask=self.mask, kv_cache=kv_cache)
x = self.ln(x)
logits = (
x @ torch.transpose(self.token_embedding.weight.to(x.dtype), 0, 1)
).float()
return logits
简而言之，文本解码器由下面几层网络组成：
- 一个将 token 转换为隐藏状态的词嵌入层
- 一个添加位置信息的 positional embedding 层
- 一个由 residual attention blocks 组成的堆栈
- 一个对隐藏状态进行归一化的层 normalization 层
- 一个计算输出 logits 的线性层
whisper1.png
最后，将音频编码器与文本解码器组合在一起，就是一个Whipser:
class Whisper(nn.Module):
def __init__(self, dims: ModelDimensions):
super().__init__()
self.dims = dims
self.encoder = AudioEncoder(
self.dims.n_mels,
self.dims.n_audio_ctx,
self.dims.n_audio_state,
self.dims.n_audio_head,
self.dims.n_audio_layer,
)
self.decoder = TextDecoder(
self.dims.n_vocab,
self.dims.n_text_ctx,
self.dims.n_text_state,
self.dims.n_text_head,
self.dims.n_text_layer,
)
# use the last half layers for alignment by default; see `set_alignment_heads()` below
all_heads = torch.zeros(
self.dims.n_text_layer, self.dims.n_text_head, dtype=torch.bool
)
all_heads[self.dims.n_text_layer // 2 :] = True
self.register_buffer("alignment_heads", all_heads.to_sparse(), persistent=False)
def set_alignment_heads(self, dump: bytes):
array = np.frombuffer(
gzip.decompress(base64.b85decode(dump)), dtype=bool
).copy()
mask = torch.from_numpy(array).reshape(
self.dims.n_text_layer, self.dims.n_text_head
)
self.register_buffer("alignment_heads", mask.to_sparse(), persistent=False)
def embed_audio(self, mel: torch.Tensor):
return self.encoder(mel)
def logits(self, tokens: torch.Tensor, audio_features: torch.Tensor):
return self.decoder(tokens, audio_features)
def forward(
self, mel: torch.Tensor, tokens: torch.Tensor
) -> Dict[str, torch.Tensor]:
return self.decoder(tokens, self.encoder(mel))
@property
def device(self):
return next(self.parameters()).device
@property
def is_multilingual(self):
return self.dims.n_vocab == 51865
def install_kv_cache_hooks(self, cache: Optional[dict] = None):
cache = {**cache} if cache is not None else {}
hooks = []
def save_to_cache(module, _, output):
if module not in cache or output.shape[1] > self.dims.n_text_ctx:
# save as-is, for the first token or cross attention
cache[module] = output
else:
cache[module] = torch.cat([cache[module], output], dim=1).detach()
return cache[module]
def install_hooks(layer: nn.Module):
if isinstance(layer, MultiHeadAttention):
hooks.append(layer.key.register_forward_hook(save_to_cache))
hooks.append(layer.value.register_forward_hook(save_to_cache))
self.decoder.apply(install_hooks)
return cache, hooks
detect_language = detect_language_function
transcribe = transcribe_function
decode = decode_function
在 init 方法中，首先初始化了一个 AudioEncoder 对象作为音频编码器，并初始化了一个 TextDecoder 对象作为文本解码器。然后创建了一个全零张量，表示所有的注意力头都不用于对齐。接下来，代码将张量的后一半设置为 True，表示默认使用后一半的注意力头进行对齐。最后，将张量注册为稀疏缓冲区。
接下来是 set_alignment_heads 方法，它接受一个字节串作为输入。这个方法用于设置用于对齐的多头注意力。首先使用 base85 解码和 gzip 解压缩对输入字节串进行处理，然后将其转换为布尔型数组。接下来，使用 torch.from_numpy 函数将数组转换为张量，并调整其形状。最后，将张量注册为稀疏缓冲区。
接下来是 embed_audio 方法，它接受一个声音频谱作为输入，并返回音频编码器的输出。然后是 logits 方法，它接受两个张量作为输入：文本令牌和音频特征。这个方法返回文本解码器的输出。
接下来是 forward 方法，它接受两个张量作为输入：声音频谱和文本令牌。这个方法首先使用音频编码器对声音频谱进行编码，然后将结果传递给文本解码器，并返回结果。
最后是一些属性和方法。其中 device 属性返回模型所在的设备；is_multilingual 属性返回模型是否支持多语言；install_kv_cache_hooks 方法用于安装键值缓存钩子；detect_language、transcribe 和 decode 分别是检测语言、转录和解码的函数。
小结
这是我们首次接触多模态的Transformer模型。其实，除了编码器和解码器跟媒体数据不同而有不同之外，其它用的知识点跟我们之前学习的大模型别无二致。
这也正是大模型能力强大之处。
