conformer - 结合卷积神经网络和Transformers的语音识别模型

Conformer 项目介绍

Conformer 是一个基于 PyTorch 实现的语音识别模型，它结合了卷积神经网络（CNN）和变压器（Transformer）架构，旨在通过优化处理音频序列的局部和全局依赖关系，以更高效的参数方式实现卓越的性能。在语音识别领域中，Conformer 相较于传统的变压器和基于 CNN 的模型表现出色，达到了当前最先进的准确性。

项目背景

在自然语言处理和语音识别领域，变压器平台以其强大的全局交互捕捉能力而受到关注，而 CNN 因其在提取局部特征方面的高效性也得到广泛应用。Conformer 的巧妙之处在于将这两者结合，通过增强的卷积层与变压器层的混合组合，既提高了对音频序列的细粒度处理能力，又保持了对长程依赖关系的精准捕捉。

安装指南

为了使用 Conformer 项目，建议拥有 3.7 以上版本的 Python。下面介绍如何设置环境和安装：

先决条件

Numpy：安装命令 pip install numpy
PyTorch：根据操作系统，通过 PyTorch 官网进行安装

从源代码安装

此项目仅支持从源代码安装。请按照以下步骤操作：

pip install -e .

使用方法

以下为 Conformer 模型的一个基本使用示例：

import torch
import torch.nn as nn
from conformer import Conformer

batch_size, sequence_length, dim = 3, 12345, 80

cuda = torch.cuda.is_available()  
device = torch.device('cuda' if cuda else 'cpu')

criterion = nn.CTCLoss().to(device)

inputs = torch.rand(batch_size, sequence_length, dim).to(device)
input_lengths = torch.LongTensor([12345, 12300, 12000])
targets = torch.LongTensor([[1, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 2],
                            [1, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 2, 0],
                            [1, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 2, 0, 0]]).to(device)
target_lengths = torch.LongTensor([9, 8, 7])

model = Conformer(num_classes=10, 
                  input_dim=dim, 
                  encoder_dim=32, 
                  num_encoder_layers=3).to(device)

# 前向传播
outputs, output_lengths = model(inputs, input_lengths)

# 计算 CTC 损失
loss = criterion(outputs.transpose(0, 1), targets, output_lengths, target_lengths)