PaSST: 使用Patchout高效训练音频Transformer

这是使用Patchout高效训练音频Transformer的实现

Patchout显著减少了在音频频谱图上训练Transformer所需的训练时间和GPU内存需求,同时提高了它们的性能。

Patchout通过在训练过程中丢弃一些输入块来实现。 可以是非结构化方式(随机丢弃,类似于dropout), 也可以是提取的块的整个时间帧或频率bin(类似于SpecAugment), 这对应于下图步骤3中的行/列。

目录

• 用于推理和提取嵌入的预训练模型
  • 从预训练模型获取logits
  • 获取用于微调的预训练模型
• 开发环境
  • 设置开发实验环境
  • 使用导出的conda环境进行设置
  • 检查环境
• 入门
  • 一般信息
  • 配置实验
• 在Audioset上训练
• 预训练模型示例
• 下游数据集微调示例
• 引用
• 联系方式

用于推理和提取嵌入的预训练模型

如果你只想使用预训练模型生成的嵌入,使用自己的微调框架,或只需要进行推理,可以在这里找到该repo的精简版本。 该包遵循HEAR 2021 NeurIPS Challenge API,可以通过以下方式安装:

pip install hear21passt

这个repo是一个完整的框架,用于训练模型并在下游任务上微调Audioset的预训练模型。

从预训练模型获取logits

from hear21passt.base import get_basic_model,get_model_passt
import torch
# 获取PaSST模型包装器,包括Melspectrogram和默认预训练的transformer
model = get_basic_model(mode="logits")
print(model.mel) # 从原始波形中提取mel频谱图
print(model.net) # transformer网络

# 推理示例
model.eval()
model = model.cuda()
with torch.no_grad():
    # audio_wave的形状为[batch, seconds*32000],采样率为32k
    # 示例:batch=3,10秒的音频
    audio = torch.ones((3, 32000 * 10))*0.5
    audio_wave = audio.cuda()
    logits=model(audio_wave) 

获取用于微调的预训练模型

from hear21passt.base import get_basic_model,get_model_passt
import torch
# 获取PaSST模型包装器,包括Melspectrogram和默认预训练的transformer
model = get_basic_model(mode="logits")
print(model.mel) # 从原始波形中提取mel频谱图

# 可选:将transformer替换为具有所需类别数的transformer,例如50个类别
model.net = get_model_passt(arch="passt_s_swa_p16_128_ap476",  n_classes=50)
print(model.net) # transformer网络


# 现在model包含mel + 预训练的transformer模型,可以进行微调
# 它仍然期望输入的形状为[batch, seconds*32000],采样率为32k

model.train()
model = model.cuda()

开发环境

如果你想使用与论文中相同的环境,可以按照以下说明进行操作。

设置开发实验环境

对于从头开始训练模型或使用与论文相同的设置进行微调:

1. 如果需要,创建一个新的Python 3.8环境并激活它:

conda create -n passt python=3.8
conda activate passt

2. 安装适合你系统的PyTorch版本。例如:

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

3. 安装requirements:

pip install -r requirements.txt

使用导出的conda环境进行设置

或者,你可以使用导出的conda环境environment.yml来创建环境。

建议使用Mamba进行设置,因为它比conda工作得更快:

conda install mamba -n base -c conda-forge

现在你可以从environment.yml导入环境

mamba env create -f environment.yml

现在你有了一个名为ba3l的环境。

检查环境

为了检查你的环境是否与我们在运行中使用的环境匹配,请查看environment.yml和pip_list.txt文件,这些文件是使用以下命令导出的:

conda env export --no-builds | grep -v "prefix" > environment.yml
pip list > pip_list.txt

入门

如果你想使用自己的设置,只使用这个repo中的模型,你可以如上所述用于推理和提取嵌入的预训练模型获取模型,从头开始训练或在自己的数据集上进行微调。本节的其余部分解释了如何使用这个repo来训练和微调模型。为此,首先需要按照上面的说明设置开发环境。

一般信息

该存储库使用sacred进行实验管理和配置，使用pytorch-lightning进行训练，使用wandb进行日志记录。

每个数据集都有一个主要的实验文件，如ex_audioset.py和ex_openmic.py，以及一个数据集文件夹。实验文件包含主要的训练和验证逻辑。数据集文件夹包含下载、预处理和加载数据集进行训练所需的特定代码。

通常，你可以通过以下命令获取实验文件的帮助信息，这将打印可用的命令和基本选项：

python ex_audioset.py help

配置实验

每个实验都有一组默认的配置选项，定义在实验文件中，例如ex_audioset.py。你可以使用sacred语法覆盖任何配置。你可以使用print_config命令打印配置值，而不训练模型：

python ex_audioset.py print_config

然后你可以使用命令行界面覆盖任何配置选项（sacred语法），使用with，例如：

python ex_audioset.py with trainer.precision=16 

这将使用16位精度在Audioset上进行训练。

整体配置如下所示：

  ...
  seed = 542198583                  # 此实验的随机种子
  slurm_job_id = ''
  speed_test_batch_size = 100
  swa = True
  swa_epoch_start = 50
  swa_freq = 5
  use_mixup = True
  warm_up_len = 5
  weight_decay = 0.0001
  basedataset:
    base_dir = 'audioset_hdf5s/'     # 数据集的基础目录，更改它或创建一个链接
    eval_hdf5 = 'audioset_hdf5s/mp3/eval_segments_mp3.hdf'
    wavmix = 1
    ....
    roll_conf:
      axis = 1
      shift = None
      shift_range = 50
  datasets:
    test:
      batch_size = 20
      dataset = {CMD!}'/basedataset.get_test_set'
      num_workers = 16
      validate = True
    training:
      batch_size = 12
      dataset = {CMD!}'/basedataset.get_full_training_set'
      num_workers = 16
      sampler = {CMD!}'/basedataset.get_ft_weighted_sampler'
      shuffle = None
      train = True
  models:
    mel:
      freqm = 48
      timem = 192
      hopsize = 320
      htk = False
      n_fft = 1024
      n_mels = 128
      norm = 1
      sr = 32000
      ...
    net:
      arch = 'passt_s_swa_p16_128_ap476'
      fstride = 10
      in_channels = 1
      input_fdim = 128
      input_tdim = 998
      n_classes = 527
      s_patchout_f = 4
      s_patchout_t = 40
      tstride = 10
      u_patchout = 0
      ...
  trainer:
    accelerator = None
    accumulate_grad_batches = 1
    amp_backend = 'native'
    amp_level = 'O2'
    auto_lr_find = False
    auto_scale_batch_size = False
    ...

有很多内容可以从命令行更新。 简而言之：

• trainer下的所有配置选项都是pytorch lightning训练器的api。例如，要关闭cuda基准测试，在命令行中添加trainer.benchmark=False。
• wandb是wandb配置。例如，要更改wandb项目，在命令行中添加wandb.project="test_project"。
• models.net是PaSST（或选择的神经网络）的选项。例如：models.net.u_patchout、models.net.s_patchout_f、models.net.s_patchout_t控制非结构化patchout和在频率和时间上的结构化patchout。input_fdim和input_tdim是输入频谱图在频率和时间上的维度。models.net.fstride和models.net.tstride是输入patches在频率和时间上的步幅，将这些设置为16意味着没有patch重叠。
• models.mel是预处理选项（梅尔频谱图）。mel.sr是采样率，mel.hopsize是STFT窗口的跳跃大小，mel.n_mels是梅尔滤波器组的数量，mel.freqm和mel.timem是spec-augment的频率和时间掩蔽参数。

在config_updates.py中有许多预定义的配置包（称为named_configs）。这些包括不同的模型、设置等... 你可以使用以下命令列出这些配置：

python ex_audioset.py print_named_configs

例如，passt_s_20sec是一个配置包，它将模型设置为在Audioset上预训练的PaSST-S，并接受最长20秒的片段。

在Audioset上训练

按照audioset页面中的说明下载和准备数据集。

例如，可以这样训练基础PaSST模型：

python ex_audioset.py with trainer.precision=16  models.net.arch=passt_deit_bd_p16_384 -p

例如，仅使用400的非结构化patchout：

python ex_audioset.py with trainer.precision=16  models.net.arch=passt_deit_bd_p16_384  models.net.u_patchout=400  models.net.s_patchout_f=0 models.net.s_patchout_t=0 -p

通过设置环境变量DDP可以启用多GPU训练，例如使用2个GPU：

DDP=2 python ex_audioset.py with trainer.precision=16  models.net.arch=passt_deit_bd_p16_384 -p -c "PaSST base 2 GPU"

预训练模型示例

请查看发布页面以下载预训练模型。 通常，你可以获取在Audioset上预训练的模型

from models.passt import get_model
model  = get_model(arch="passt_s_swa_p16_128_ap476", pretrained=True, n_classes=527, in_channels=1,
                   fstride=10, tstride=10,input_fdim=128, input_tdim=998,
                   u_patchout=0, s_patchout_t=40, s_patchout_f=4)

这将自动下载在 Audioset 上预训练的 PaSST 模型，其 mAP 为 0.476。该模型使用 s_patchout_t=40, s_patchout_f=4 进行训练，但你可以根据你的任务或计算需求来调整这些参数。

有几个可用的预训练模型，它们具有不同的步长（重叠）并且使用/不使用 SWA：passt_s_p16_s16_128_ap468, passt_s_swa_p16_s16_128_ap473, passt_s_swa_p16_s14_128_ap471, passt_s_p16_s14_128_ap469, passt_s_swa_p16_s12_128_ap473, passt_s_p16_s12_128_ap470。 例如，在 passt_s_swa_p16_s16_128_ap473 中：p16 表示补丁大小为 16x16，s16 表示无重叠（步长=16），128 个梅尔频带，ap473 指的是该模型在 Audioset 上的性能 mAP=0.479。

通常，你可以使用以下方式获取预训练模型：

from models.passt import get_model
passt = get_model(arch="passt_s_swa_p16_s16_128_ap473", fstride=16, tstride=16)

使用该框架，你可以通过以下方式评估此模型：

python ex_audioset.py evaluate_only with  trainer.precision=16  passt_s_swa_p16_s16_128_ap473 -p

这些模型的集成也已提供： 一个大型集成模型，其 mAP=.4956

python ex_audioset.py evaluate_only with  trainer.precision=16 ensemble_many

一个由 stride=14 和 stride=16 的两个模型组成的集成，其 mAP=.4858

python ex_audioset.py evaluate_only with  trainer.precision=16 ensemble_s16_14

还有其他集成模型 ensemble_4，ensemble_5

在下游数据集上微调的示例

1. [ESC-50：环境声音分类数据集](https://github.com/kkoutini/PaSST/blob/main/esc50/
2. [OpenMIC-2018 数据集](https://github.com/kkoutini/PaSST/blob/main/openmic/
3. [FSD50K](https://github.com/kkoutini/PaSST/blob/main/fsd50k/

引用

引用 Interspeech 2022 接受的论文：

@inproceedings{koutini22passt,
  author       = {Khaled Koutini and
                  Jan Schl{\"{u}}ter and
                  Hamid Eghbal{-}zadeh and
                  Gerhard Widmer},
  title        = {Efficient Training of Audio Transformers with Patchout},
  booktitle    = {Interspeech 2022, 23rd Annual Conference of the International Speech
                  Communication Association, Incheon, Korea, 18-22 September 2022},
  pages        = {2753--2757},
  publisher    = {{ISCA}},
  year         = {2022},
  url          = {https://doi.org/10.21437/Interspeech.2022-227},
  doi          = {10.21437/Interspeech.2022-227},
}

联系方式

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