“Torch speaker”版本间的差异

2021年5月28日 (五) 06:54的最后版本

PyTorch Speaker 一个基于 PyTorch 编写的说话人识别不止限用于科研的工具包。

PyTorch Speaker 简介

PyTorch Speaker 是一个由 zhangy20编写基于 PyTorch 编写的说话人识别工具包。

项目特点

• 不依赖于Kaldi，没有使用高级的shell语法
• 支持离线手机端/嵌入式设备的快速部署
• 丰富的数据可视化支持
• 可用于计算机安全领域(Anti-Spoofing和Adversarial Attack)语音相关的实验和科研
• 对于声学特征的提取是Online的

项目可能存在的缺陷

• 模型的训练对硬盘的IO性能要求比较高（为了在训练时达到最高的显卡利用率，强烈推荐使用固态硬盘存放数据）

说话人识别(Speaker Recognition, SRE)技术，也称为声纹识别(Voiceprint Recognition, VPR)技术属于生物特征识别技术的一种，是一项根据语音信号中反映说话人生理和行为特征的语音参数(“声纹”)，自动识别说话人身份的技术。说话人识别本质上是一类模式识别问题。说话人识别按照具体场景和需求的不同可以分为如下图所示的3个子任务：

Demo 演示

系统性能

项目结构

.
├── config/  # 存放yaml配置文件
├── docs/    # 存放文档
├── examples/# 存放示例
├── README.md
├── requirements.txt
├── scripts/ # 存放数据处理、数据可视化脚本
├── setup.py 
├── tools/   # 存放训练、推理、量化部署等脚本
└── torch_speaker/ # 模型pipline的主体实现
    ├── backbone/
    ├── audio/
    ├── loss/
    ├── score/
    ├── module.py
    └── utils/

快速安装与上手

git clone 
cd torch_speaker
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop

python3 scripts/build_datalist.py \
    --extension wav \
    --dataset_dir data/train \
    --data_list_path data/train.csv

python3 scripts/format_trials.py \
    --voxceleb1_root your_voxceleb1_path \
    --src_trials_path your_src_trail_path \
    --dst_trials_path your_dst_trail_path

python3 tools/train.py \
    --config your_yaml_path

tensorboard --log_dir your_log_dir/ --bind_all

python3 tools/evaluate.py \
    --config your_yaml_path \
    --trial_path your_trial_path \
    --checkpoint_path your_checkpoint_path

语音声学特征的提取

由于 torchaudio 库中可能存在潜在的bug（经常各种warning），且未来我计划采用小波分析的方法(wavelet)进行一些其他的实验，因此提取声学体征的代码也是完全采用PyTorch手动实现（没有依赖于其他第三方库）。

其中，值得注意的是：

• kaldi所实现的特征提取是offline的，采用PyTorch可以实现online的特征提取；
• Mel-Spectrogram 也叫Fbank，或是FilterBank，在Kaldi中叫Fbank中比较多，在TTS和VC中Mel-Spectrogram叫的比较多；
• 由我实现的特征提取代码，kaldi，librosa，torchaudio即便是在相同配置参数的情况下，所提取的到的结果都不同。

常用backbone与实现

backbone这个单词原意指的是人的脊梁骨，后来引申为支柱，核心的意思。在神经网络中，尤其是CV领域，一般先对图像进行特征提取（常见的有vggnet，resnet，谷歌的inception），这一部分是整个CV任务的根基，因为后续的下游任务都是基于提取出来的图像特征去做文章（比如分类，生成等等）。所以将这一部分网络结构称为backbone十分形象，仿佛是一个人站起来的支柱。

ResNet和其变种

ResNet

SENet

Res2Net

TDNN和其变种

TDNN(x-vector)

ECAPA-TDNN

ECAPA-TDNN architecture is based on the popular x-vector topology and it introduces several enhancements to create more robust speaker embeddings.

The pooling layer uses a channel-and context-dependent attention mechanism, which allows the network to attend different frames per channel. 1-dimensional SqueezeExcitation (SE) blocks rescale the channels of the intermediate frame-level feature maps to insert global context information in the locally operating convolutional blocks. Next, the integration of 1-dimensional Res2-blocks improves performance while simultaneously reducing the total parameter count by using grouped convolutions in a hierarchical way.

Finally, Multi-layer Feature Aggregation (MFA) merges complementary information before the statistics pooling by concatenating the final frame-level feature map with an intermediate feature maps of preceding layers.

The network is trained by optimizing the AAM-softmax loss on the speaker identities in the training corpus. The AAM-softmax is a powerful enhancement compared to the regular softmax loss in the context of fine-grained classification and verification problems. It directly optimizes the cosine distance between the speaker embeddings.

The model turned out to work amazingly well for speaker verification and speaker diarization.

VGG和其变种

VGG

RepVGG

常用pooling layer

常用Loss

后端打分

训练 trick 相关

data loader 相关

数据增强

训练数据类别均衡

在自然情况下，数据往往都会呈现长尾分布。这种趋势同样出现在从自然科学到社会科学的各个领域各个问题中，直接利用长尾数据来训练的分类和识别系统，往往会对头部数据过拟合，从而在预测时忽略尾部的类别。说话人数据类别分布不均衡可能会导致训练的模型效果一般，为此需要在dataloader上使用一些预处理的手段实现说话人类别的均衡。

长尾分布的最简单的两类基本方法是：

• 重采样（re-sampling）：对头部类别的欠采样（under-sampling）和对尾部类别的过采样（over-sampling）
• 重加权（re-weighting）：重加权则主要体现在分类的loss上

这两类方法本质都是利用已知的数据集分布，在学习过程中对数据分布进行反向加权，强化尾部类别的学习，抵消长尾效应。在这个项目中，我采用重采样（re-sampling）解决数据分布不均衡的问题。

说话人识别常用的数据集

评价指标相关

混淆矩阵

对于一个二分类系统，将实例分为正类（Positive）、负类（Negative），则模式分类器有四种分类结果：

• TP（True Positive）：正确的正例，一个实例是正类并且也被判定成正类；
• FN（False Negative）：错误的反例，漏报，本为正类但判定为假类；
• FP（False Positive）：错误的正例，误报，本为假类但判定为正类；
• TN（True Negative）：正确的反例，一个实例是假类并且也被判定成假类。

ROC 曲线

对于Speaker Verification任务，评估模型的方法可以是绘制ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve），首先了解以下定义

• 真阳率（True Positive Rate, TPR）：描述识别出的所有正例占所有正例的比例
• 假阳率（False Positive Rate, FPR）：描述将负例识别为正例的情况占所有负例的比例
• 真阴率（True Negative Rate，TNR）：描述识别出的负例占所有负例的比例
• 其中其中TPR即为敏感度（sensitivity），TNR即为特异度（specificity）

ROC曲线将TPR定义为X轴，将FPR定义为Y轴； AUC（Area Under Curve）是指ROC曲线下面积，越接近1表示分类器越好。曲线下面积越大，分类的准确性就越高； 最靠近坐标图左上方的点为灵敏性和特异性均较高的临界值。 ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。

Equal Error Rate(EER)

• 虚警率（False alarm）表示负类样本被分为正类样本在所有负类样本中的比例
• 漏警率表示（Missing alarm）表示正类样本被分为负类样本在所有正类样本中的比例

Minimum Detection Cost Function(minDCF)

Diarization Error Rate (DER)

Anti-Spoofing

对抗样本攻击与防御

当AI模型/算法设计之初未考虑相关的安全威胁的情况下，AI算法的判断结果容易被恶意攻击者影响，导致AI系统判断失准。其中最主要的安全威胁是闪避攻击，即是指通过修改输人，让AI模型无法对其正确识别。研究表明深度学习系统容易受到精心设计的输人样本的影响，这些输人样本称为对抗样本（Adversarial Examples）

说话人识别系统，无论是基于深度神经网络的/或是基于传统统计模型的i-vector系统都同样存在这样的问题。

对抗样本攻击

白盒攻击

黑盒攻击

对抗样本防御

工具代码和脚本

工具代脚本

可视化

模型部署

以 PyTorch 和 TensorFlow 为代表的深度学习框架集成了模型的训练和推理两个过程。然而在实际模型的使用中，如果想要在不同类型的平台（云/Edge、CPU/GPU 等）上获得最佳性能，需需要调整模型（量化、知识蒸馏）和使用专门的推理库(ONNX，TensorRT)。

ONNX runtime 是一种用于将 ONNX 模型部署到生产环境的高性能推理引擎。 它针对云和 Edge 进行了优化，适用于 Linux、Windows 和 Mac。 它使用 C++ 编写，还包含 C、Python、C#、Java 和 Javascript (Node.js) API，可在各种环境中使用。 ONNX 运行时同时支持 DNN 和传统 ML 模型，并与不同硬件上的加速器（例如，NVidia GPU 上的 TensorRT、Intel 处理器上的 OpenVINO、Windows 上的 DirectML 等）集成。 通过使用 ONNX 运行时，可以从大量的生产级优化、测试和不断改进中受益。

代码规范

MISC

参考