概述

简述

Vgg_Transformer模型基于fairseq框架，可在librispeech数据集上完成自动语音识别任务。模型使用卷积学到的输入表征来代替原来的位置编码，相对于原来的绝对位置表征，这种相对位置的编码效果更有利于后面的transformer去发现长距离的依赖关系，以获得更高的语音识别精度。

• 参考实现：

  url=https://github.com/facebookresearch/fairseq
  tag=v0.10.2

• 适配昇腾 AI 处理器的实现：

  url=https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git
  code_path=PyTorch/built-in/audio

准备训练环境

准备环境

• 当前模型支持的 PyTorch 版本和已知三方库依赖如下表所示。

  表 1 版本支持表

  Torch_Version	三方库依赖版本
  PyTorch 1.11	torchaudio==0.11.0

• 环境准备指导。

  请参考《Pytorch框架训练环境准备》。

• 安装依赖。

  1. 安装基础依赖

     安装好PyTorch后，在模型源码包根目录下执行命令，安装模型需要的依赖。

     pip install --editable ./

  2. 编译安装torchaudio

     git clone -b release/0.11 https://github.com/pytorch/audio.git
     cd audio
     python3 setup.py install

  3. 安装sentencepiece

     安装sentencepiece python包，并从源码编译安装以获取spm_train/spm_encode指令。

     pip install sentencepiece
     git clone https://github.com/google/sentencepiece.git
     cd sentencepiece
     mkdir build && cd build
     cmake ..
     make -j $(nproc)
     sudo make install 
     sudo ldconfig -v

准备数据集

1. 获取数据集。

   进入该模型文件夹，使用官方脚本获取数据集并进行预处理，完整执行完后，总数据集大小约130G。 $DIR_TO_SAVE_RAW_DATA指定原始数据路径，$DIR_FOR_PREPROCESSED_DATA指定预处理数据路径。 执行训练脚本时，数据集路径需指定为$DIR_FOR_PREPROCESSED_DATA。

   cd /${模型文件夹名称}
   ./examples/speech_recognition/datasets/prepare-librispeech.sh $DIR_TO_SAVE_RAW_DATA $DIR_FOR_PREPROCESSED_DATA

开始训练

训练模型

1. 进入解压后的源码包根目录。

   cd /${模型文件夹名称}

2. 运行训练脚本。

   • 单机8卡全量训练

     bash test/train_full_8p.sh --data_path=$DIR_FOR_PREPROCESSED_DATA  # 8卡全量训练

     --data_path参数填写预处理数据路径$DIR_FOR_PREPROCESSED_DATA。

   公共参数：
   --train_epochs                      //训练总epoch数
   --token_size                        //单batch最大帧数

   训练完成后，权重文件保存在test/output/saved_results，推理结果保存在test/output/infer_results。 并输出模型训练精度和性能信息。

训练结果展示

表 2 训练结果展示表

版本说明

变更

2023.6.25：首次发布。

FAQ

Q：运行数据集脚本prepare-librispeech.sh时出现spm_train报错：

spm_train: error while loading shared libraries: libsentencepiece.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory。

A：可以通过将编译安装sentencepiece时，.so文件实际保存路径加入至/etc/ld.so.conf解决：

echo "/usr/local/lib64" >> /etc/ld.so.conf
sudo ldconfig -v