語音合成模型微調訓練流程

本篇文章將探討如何微調語音合成模型，使其適應特定任務和資料集。首先，我們會將資料集分割成訓練集和測試集，以評估模型的泛化能力。接著，我們將介紹一個自定義的資料整理器 TTSDataCollatorWithSpeakerEmbedding，它負責處理包含文字輸入 ID、語音標籤和說話者嵌入的樣本，並將其組織成適合模型訓練的批次格式。最後，我們將詳細說明如何設定關鍵訓練引數，例如學習率、批次大小、梯度累積步驟等，並使用 Hugging Face Transformers 函式庫中的 Seq2SeqTrainer 進行模型訓練和評估。

微調語音合成模型的訓練流程

在前面的章節中，我們已經準備好了用於訓練的資料集，現在我們將進入模型訓練的階段。

步驟 3：模型訓練（微調）

首先，我們需要將資料集分成訓練集和測試集，其中 20% 的資料將用於測試。這樣可以確保我們有獨立的資料集來訓練模型和評估其效能。

dataset_with_selected_speakers = dataset_with_selected_speakers.train_test_split(test_size=0.2)

自定義資料整理器：`TTSDataCollatorWithSpeakerEmbedding`

為了準備用於語音合成訓練的資料批次，我們定義了一個自定義的資料整理器類別 TTSDataCollatorWithSpeakerEmbedding。這個類別負責處理包含文字輸入 ID、語音標籤和說話者嵌入的樣本。

class TTSDataCollatorWithSpeakerEmbedding:
    def __init__(self, tts_processor):
        self.tts_processor = tts_processor

    def __call__(self, samples):
        text_input_ids = [{"input_ids": sample["input_ids"]} for sample in samples]
        audio_labels = [{"input_values": sample["labels"]} for sample in samples]
        speaker_embeddings_list = [sample["speaker_embeddings"] for sample in samples]

        batched_data = self.tts_processor.pad(
            input_ids=text_input_ids, labels=audio_labels, return_tensors="pt"
        )

        batched_data["labels"] = batched_data["labels"].masked_fill(
            batched_data.decoder_attention_mask.unsqueeze(-1).ne(1), -100
        )
        del batched_data["decoder_attention_mask"]

        if model.config.reduction_factor > 1:
            target_lengths = torch.tensor([len(sample["input_values"]) for sample in audio_labels])
            adjusted_lengths = target_lengths.new([length - length % model.config.reduction_factor for length in target_lengths])
            max_length = max(adjusted_lengths)
            batched_data["labels"] = batched_data["labels"][:, :max_length]

        batched_data["speaker_embeddings"] = torch.tensor(speaker_embeddings_list)
        return batched_data

內容解密：

提取和組織樣本元件：首先，我們從輸入樣本中提取文字輸入 ID、語音標籤和說話者嵌入，並將它們組織成單獨的集合以便進行處理。
使用 TTS 處理器的 pad 方法：接著，我們使用 TTS 處理器的 pad 方法將文字輸入和語音標籤組合成一個批次，確保張量的形狀一致，並將它們轉換成 PyTorch 張量。
遮蔽填充值：為了處理不同長度的序列，我們將標籤中的填充值遮蔽為 -100，這是在損失計算中忽略這些區域的標準做法。
移除解碼器注意力遮罩：我們從批次中移除了解碼器注意力遮罩，因為在微調過程中不需要它。
調整目標語音標籤的長度：如果模型具有縮減因子（某些 TTS 模型用於提高效率），我們會調整目標語音標籤的長度，使其成為縮減因子的倍數，以確保與模型架構的相容性。
新增說話者嵌入：最後，我們將說話者嵌入新增到批次中，並將其轉換成 PyTorch 張量，以便模型處理。

設定訓練引數

tts_training_args = Seq2SeqTrainingArguments(
    output_dir="dkhublani/test_speecht5",
    hub_model_id="dkhublani/test_speecht5",
    hub_strategy="every_save",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=8,
    learning_rate=1e-5,
    warmup_steps=500,
    max_steps=4000,
    gradient_checkpointing=True,
    fp16=False,
    evaluation_strategy="steps",
    per_device_eval_batch_size=2,
    save_steps=1000,
    eval_steps=1000,
    logging_steps=25,
    report_to=["tensorboard"],
)

內容解密：

輸出目錄和模型 ID：設定輸出目錄和 Hugging Face Hub 上的模型 ID。
批次大小和梯度累積：設定每個裝置的訓練批次大小為 4，並啟用梯度累積，每 8 個步驟累積一次梯度。
學習率和預熱步驟：設定學習率為 1e-5，並在前 500 個步驟進行預熱。
最大訓練步驟：設定最大訓練步驟為 4000。
梯度檢查點和混合精確度訓練：啟用梯度檢查點，但停用混合精確度訓練（fp16）。
評估策略和批次大小：設定評估策略為每隔一定步驟進行評估，並設定每個裝置的評估批次大小為 2。
儲存和記錄：設定儲存和評估的間隔步驟，並啟用 TensorBoard 記錄。

透過這些設定，我們可以對語音合成模型進行微調，以適應特定的任務或資料集。微調後的模型可以生成更自然、更具說服力的語音。

微調語音轉文字與文字轉語音模型：技術深度解析與實踐

在人工智慧領域，將文字與語音相互轉換是一項極具挑戰性的任務。本章將探討如何利用預訓練模型（如 Whisper 和 SpeechT5）進行語音轉文字（Speech-to-Text）與文字轉語音（Text-to-Speech）的微調，以適應特定語言（如威爾斯語）的需求。

微調 SpeechT5 模型進行文字轉語音

設定訓練引數

首先，我們需要設定訓練引數，以確保模型能夠高效地進行訓練。以下程式碼展示瞭如何使用 Hugging Face Transformers 函式庫中的 Seq2SeqTrainingArguments 來組態訓練引數。

tts_training_args = Seq2SeqTrainingArguments(
    output_dir="./test-speecht5",
    hub_model_id="dkhublani/test_speecht5",
    hub_strategy="checkpoint",
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    learning_rate=1e-5,
    warmup_steps=500,
    max_steps=4000,
    gradient_checkpointing=True,
    fp16=False,
    evaluation_strategy="steps",
    save_steps=1000,
    eval_steps=1000,
    save_total_limit=2,
    load_best_model_at_end=True,
    greater_is_better=False,
    label_names=["labels"],
    push_to_hub=True,
    save_strategy="steps",
)

內容解密：

output_dir 和 hub_model_id 指定了模型及其檢查點的本地和 Hugging Face Hub 儲存位置。
hub_strategy 設定為在每個檢查點將模型儲存到 Hugging Face Hub，以便進行版本控制和分享。
per_device_train_batch_size 和 per_device_eval_batch_size 定義了訓練和評估的批次大小。
learning_rate、warmup_steps 和 max_steps 控制了學習率的變化和訓練過程的長度。
gradient_checkpointing 啟用以減少記憶體使用，但會使反向傳播變慢。
evaluation_strategy、save_steps 和 eval_steps 設定了模型評估和儲存的頻率。
load_best_model_at_end 和 greater_is_better 確保在訓練結束時載入最佳模型。

初始化 Seq2SeqTrainer

接下來，我們初始化 Seq2SeqTrainer 物件以管理模型的訓練和評估。

tts_trainer = Seq2SeqTrainer(
    args=tts_training_args,
    model=tts_model,
    train_dataset=dataset_with_selected_speakers["train"],
    eval_dataset=dataset_with_selected_speakers["test"],
    data_collator=TTSDataCollatorWithSpeakerEmbedding,
    tokenizer=tts_processor,
)

內容解密：

args 傳入之前定義的訓練引數。
model 是我們要訓練的 TTS 模型。
train_dataset 和 eval_dataset 分別是訓練和評估資料集。
data_collator 是 TTSDataCollatorWithSpeakerEmbedding 例項，用於準備模型所需的資料批次。
tokenizer 是與模型相關聯的處理器，用於準備文字輸入。

開始訓練與模型評估

tts_trainer.train()
tts_trainer.push_to_hub()

在完成訓練後，我們將模型上傳到 Hugging Face Hub。利用 Google Colab 的 A100 GPU，訓練大約需要 1.5 小時。

推理測試

載入微調後的模型，並進行推理測試，以評估模型的表現。

fine_tuned_model = SpeechT5ForTextToSpeech.from_pretrained("dkhublani/test_speecht5")
sample_speaker = dataset_with_selected_speakers["test"][304]
speaker_embeddings = torch.tensor(sample_speaker["speaker_embeddings"]).unsqueeze(0)
tts_input_parameters = tts_processor(text="Doedd hi ddim wedi arfer gyda'r math yma o beth chwaith.", return_tensors="pt")
audio_generator = SpeechT5HifiGan.from_pretrained("microsoft/speecht5_hifigan")
generated_audio = fine_tuned_model.generate_speech(tts_input_parameters["input_ids"], speaker_embeddings, vocoder=audio_generator)

內容解密：

載入微調後的 SpeechT5ForTextToSpeech 模型。
取得測試資料集中的一個說話者嵌入向量。
使用處理器將文字轉換為模型所需的輸入格式。
利用 SpeechT5HifiGan 產生語音輸出。

大語言模型的未來與挑戰

大語言模型（LLMs）近年來取得了令人矚目的進展，不僅在自然語言處理領域表現出色，還拓展至多模態學習，涵蓋影像、音訊等多種資料形式。這些模型的強大能力使其在文字生成、情感分析、問答系統、語言翻譯及創意寫作等領域展現出無與倫比的表現。

大語言模型的技術基礎

LLMs依賴於Transformer架構，透過無監督學習在龐大的資料集上進行訓練，學習語言的複雜模式、語法及語義。它們能夠根據前文預測下一個詞彙，從而生成邏輯連貫且符合上下文的內容。像OpenAI的GPT系列和Google的BERT等模型，已在多個應用場景中證明瞭其卓越的效能。

多模態整合與少樣本學習

多模態整合：現代LLMs已不僅限於文字處理，還結合了影像、音訊等其他模態，實作了諸如影像標註、語音識別及跨模態推理等任務。例如，OpenAI的CLIP模型透過結合視覺與語言，實作了零樣本影像分類別。
少樣本學習：LLMs能夠從有限的示例中學習，如GPT-3在最小訓練資料下完成特定任務，使其在個人化應用和特定領域中極具價值。

挑戰與倫理考量

儘管LLMs展現出巨大的潛力，但其發展也伴隨著諸多挑戰和倫理問題：

偏見：LLMs可能繼承訓練資料中的偏見，延續刻板印象和歧視性語言。
資料隱私：在敏感資料上微調LLMs可能引發隱私問題。
環境影響：訓練大型LLMs耗費大量能源，對環境造成負擔。
錯誤資訊：LLMs可能無意中生成錯誤或有害內容。
可解釋性：理解LLMs的決策過程仍具挑戰。

大語言模型的發展趨勢

隨著技術的進步，LLMs的規模持續擴大，如圖5-1所示（截至2023年9月的資料）。模型的龐大規模對計算資源提出了更高要求，因此，LLMs的採用和應用深受其規模影響。

圖5-1：LLMs隨時間的增長趨勢

此圖示展示了LLMs規模隨時間的變化，反映出模型複雜度和計算需求的增長。

大語言模型的訓練與應用階段

從構建到佈署LLMs，需要經歷多個階段，如圖5-2所示。該流程涵蓋了模型的訓練、測試、微調及最終佈署。

圖5-2：LLM訓練與採用生命週期

圖表翻譯： 此圖示詳細描述了LLMs從開發到實際應用的整個過程，包括資料準備、模型訓練、驗證與測試、微調及佈署等關鍵步驟。

面對LLMs帶來的機遇與挑戰，我們需要在推動技術創新的同時，謹慎應對其倫理和技術限制，確保其在真實世界中的負責任應用。隨著研究的深入和技術的進步，預計將出現更多創新性的解決方案，以充分發揮LLMs的潛力，同時減少其負面影響。

# 示例程式碼：使用Hugging Face Transformers函式庫載入預訓練的GPT-2模型
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 載入預訓練模型和tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 定義輸入文字
input_text = "未來的AI將如何改變我們的世界？"

# 將輸入文字轉換為模型輸入格式
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')

# 生成文字
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)

# 解碼生成的文字
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

內容解密：

匯入必要的函式庫：使用transformers函式庫中的GPT2LMHeadModel和GPT2Tokenizer來載入預訓練的GPT-2模型及其對應的tokenizer。
載入預訓練模型和tokenizer：透過from_pretrained方法載入預訓練的GPT-2模型和tokenizer，這些模型已在大規模資料集上進行了訓練，能夠理解和生成自然語言文字。
定義輸入文字：設定初始輸入文字，這將作為生成更多文字的起點。
轉換輸入文字：使用tokenizer將輸入文字轉換為模型可以處理的格式，包括將文字分詞並轉換為張量。
生成文字：呼叫模型的generate方法，根據輸入文字生成新的文字序列。max_length引數控制生成文字的最大長度。
解碼生成的文字：使用tokenizer將生成的張量解碼回可讀的文字，同時跳過特殊的token（如填充token）。
輸出生成的文字：列印生成的文字，展示模型根據給定輸入創作的新內容。

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。

語音合成模型微調訓練流程

微調語音合成模型的訓練流程

步驟 3：模型訓練（微調）

自定義資料整理器：TTSDataCollatorWithSpeakerEmbedding

內容解密：

設定訓練引數

內容解密：

微調語音轉文字與文字轉語音模型：技術深度解析與實踐

微調 SpeechT5 模型進行文字轉語音

設定訓練引數

內容解密：

初始化 Seq2SeqTrainer

內容解密：

開始訓練與模型評估

推理測試

內容解密：

大語言模型的未來與挑戰

大語言模型的技術基礎

多模態整合與少樣本學習

挑戰與倫理考量

大語言模型的發展趨勢

圖5-1：LLMs隨時間的增長趨勢

大語言模型的訓練與應用階段

圖5-2：LLM訓練與採用生命週期

內容解密：

玄貓 BlackCat

自定義資料整理器：`TTSDataCollatorWithSpeakerEmbedding`