Skip to content

Latest commit

 

History

History
69 lines (61 loc) · 5.6 KB

README.md

File metadata and controls

69 lines (61 loc) · 5.6 KB
Raw

Universal Sound Kit

Сервис для обучения и инференса моделей в рамках задач классификации аудио.

Модели:

На борту репозитория внутри cores/nn_modules собраны вспомогательные модули и архитектуры (в большинстве - на одномерных слоях), работающие как с сырым аудио, так и с его частотно-временным представлением (например, БПФ):

  • extractor - модуль извлечения частотно-временных признаков
  • classifier - универсальный выходной модуль (head) для встраивания в любой эмбеддер, включает в себя голову на полносвязных слоях, а также связку LSTM + Temporal Attention; данный модуль встроен в большинство архитектур сервиса
  • loss - модуль с конфигурируемой функцией потерь - Cross Entropy или F1 (пока поддерживается только бинарная классификация)
  • cnnt - CNN+Transformer (частотно-временные признаки), универсальная сеть
  • ecapa_tdnn - адаптация/мод архитектуры ECAPA TDNN (частотно-временные признаки), для задач классификации звуков или формирования эмбеддингов
  • m5net - адаптация/мод архитектуры M5 (RAW аудио), для задач классификации звуков или формирования эмбеддингов
  • matchbox - torch-имплементация сети (частотно-временные признаки), для задач KWS
  • soundnet - адаптация одноимённой архитектуры (RAW аудио), для задач классификации звуков или формирования эмбеддингов
  • speaknet - адаптация/мод архитектуры из примера на официальном сайте keras по верификации дикторов (частотно-временные признаки), для задач классификации звуков или формирования эмбеддингов
  • tc_resnet - адаптация/мод TC-ResNet14 (частотно-временные признаки), для задач KWS
  • uit - адаптация/мод UIT Mobile (частотно-временные признаки), для задач KWS
  • voxseg - torch-имплементация сети (частотно-временные признаки), для задач VAD

Экстрактор признаков для FxT-домена (внутри extractor) реализован на базе nn.Module и автоматически встраивается в модель так же как и классификационный модуль (в случае если тело модели предполагает работу с FxT); доступные типы:

  • melspec - mel-scaled STFT с нормализацией
  • mfcc - мел-частотные кепстральные коэффициенты с нормализацией
  • spectral - стек из RMS, SFM, Contrast, F0 и прочих спектральных фичей (пока без поддержки GPU)

Конфигурация экстрактора позволяет настроить использование preemphasis (ФВЧ 1-го порядка), порядок производной (1 и 2 - порядок, 0 - без дифференцирования), задать разрешение по времени и частоте для БПФ, число DCT-коэффициентов и частотных фильтров.

Внутри app/base лежат скрипты для инференса - потоковый режим на файле, потоковый режим на сигнале с физического устройства (например - микрофона), ws-клиент и сервер. Внутри app расположены скрипты для kws-сервера на Fastapi (вспомогательный функционал: app/services и app/routers).

Установка и запуск

Для работы сервиса необходимо установить Docker и docker-compose:

sudo apt-get update
sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg-agent \
    software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
sudo add-apt-repository \
    "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
    $(lsb_release -cs) \
    stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo usermod -aG docker $(whoami)
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.25.5/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

Для билда сервиса выполните команду:

sudo docker-compose build

Для запуска и перезапуска сервиса выполните команду:

sudo docker-compose up -d --force-recreate