Transformers 文档

Wav2Vec2-Conformer

Wav2Vec2-Conformer

概述

Wav2Vec2-Conformer 被添加到了由 Changhan Wang、Yun Tang、Xutai Ma、Anne Wu、Sravya Popuri、Dmytro Okhonko、Juan Pino 更新的 fairseq S2T: Fast Speech-to-Text Modeling with fairseq 版本中。

模型的官方结果可以在论文的表3和表4中找到。

Wav2Vec2-Conformer 权重由 Meta AI 团队在 Fairseq 库 中发布。

该模型由patrickvonplaten贡献。 原始代码可以在这里找到。

注意:Meta (FAIR) 发布了新版本的 Wav2Vec2-BERT 2.0 - 它预训练了450万小时的音频数据。我们特别推荐将其用于微调任务,例如按照 此指南 进行操作。

使用提示

  • Wav2Vec2-Conformer 遵循与 Wav2Vec2 相同的架构,但将 Attention 块替换为 Conformer 块,如 Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition 中介绍的那样。
  • 对于相同数量的层,Wav2Vec2-Conformer 需要比 Wav2Vec2 更多的参数,但也带来了改进的词错误率。
  • Wav2Vec2-Conformer 使用与 Wav2Vec2 相同的分词器和特征提取器。
  • Wav2Vec2-Conformer 可以通过设置正确的 config.position_embeddings_type 来使用无相对位置嵌入、类似 Transformer-XL 的位置嵌入或旋转位置嵌入。

资源

Wav2Vec2ConformerConfig

transformers.Wav2Vec2ConformerConfig

< >

( vocab_size = None hidden_size = 768 num_hidden_layers = 12 num_attention_heads = 12 intermediate_size = 3072 hidden_act = 'gelu' hidden_dropout = 0.1 activation_dropout = 0.1 attention_dropout = 0.1 feat_proj_dropout = 0.0 feat_quantizer_dropout = 0.0 final_dropout = 0.1 layerdrop = 0.1 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-05 feat_extract_norm = 'group' feat_extract_activation = 'gelu' conv_dim = (512, 512, 512, 512, 512, 512, 512) conv_stride = (5, 2, 2, 2, 2, 2, 2) conv_kernel = (10, 3, 3, 3, 3, 2, 2) conv_bias = False num_conv_pos_embeddings = 128 num_conv_pos_embedding_groups = 16 apply_spec_augment = True mask_time_prob = 0.05 mask_time_length = 10 mask_time_min_masks = 2 mask_feature_prob = 0.0 mask_feature_length = 10 mask_feature_min_masks = 0 num_codevectors_per_group = 320 num_codevector_groups = 2 contrastive_logits_temperature = 0.1 num_negatives = 100 codevector_dim = 256 proj_codevector_dim = 256 diversity_loss_weight = 0.1 ctc_loss_reduction = 'sum' ctc_zero_infinity = False use_weighted_layer_sum = False classifier_proj_size = 256 tdnn_dim = (512, 512, 512, 512, 1500) tdnn_kernel = (5, 3, 3, 1, 1) tdnn_dilation = (1, 2, 3, 1, 1) xvector_output_dim = 512 pad_token_id = 0 bos_token_id = 1 eos_token_id = 2 add_adapter = False adapter_kernel_size = 3 adapter_stride = 2 num_adapter_layers = 3 output_hidden_size = None position_embeddings_type = 'relative' rotary_embedding_base = 10000 max_source_positions = 5000 conv_depthwise_kernel_size = 31 conformer_conv_dropout = 0.1 **kwargs )

参数

  • vocab_size (int, optional) — Wav2Vec2Conformer模型的词汇表大小。定义了调用Wav2Vec2ConformerModel时传递的inputs_ids可以表示的不同令牌的数量。模型的词汇表大小。定义了传递给Wav2Vec2ConformerModelinputs_ids可以表示的不同令牌的数量。
  • hidden_size (int, optional, 默认为 768) — 编码器层和池化层的维度。
  • num_hidden_layers (int, 可选, 默认为 12) — Transformer 编码器中的隐藏层数。
  • num_attention_heads (int, optional, defaults to 12) — Transformer编码器中每个注意力层的注意力头数。
  • intermediate_size (int, optional, 默认为 3072) — Transformer 编码器中“中间”(即前馈)层的维度。
  • hidden_act (strfunction, 可选, 默认为 "gelu") — 编码器和池化器中的非线性激活函数(函数或字符串)。如果是字符串,支持 "gelu""relu""selu""gelu_new"
  • hidden_dropout (float, optional, 默认为 0.1) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。
  • activation_dropout (float, optional, defaults to 0.1) — 全连接层内激活函数的丢弃比例。
  • attention_dropout (float, optional, defaults to 0.1) — 注意力概率的丢弃比率。
  • final_dropout (float, optional, 默认为 0.1) — Wav2Vec2ConformerForCTC 的最终投影层的 dropout 概率.
  • layerdrop (float, 可选, 默认为 0.1) — LayerDrop 概率。更多详情请参阅 [LayerDrop 论文](see https://arxiv.org/abs/1909.11556)。
  • initializer_range (float, optional, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。
  • layer_norm_eps (float, optional, 默认为 1e-12) — 层归一化层使用的 epsilon 值。
  • feat_extract_norm (str, 可选, 默认为 "group") — 应用于特征编码器中1D卷积层的归一化方法。可以是 "group" 用于仅对第一个1D卷积层进行组归一化,或者 "layer" 用于对所有1D卷积层进行层归一化。
  • feat_proj_dropout (float, optional, defaults to 0.0) — 特征编码器输出的丢弃概率。
  • feat_extract_activation (str, 可选, 默认为 “gelu”) -- 特征提取器的1D卷积层中的非线性激活函数(函数或字符串)。如果是字符串,支持 “gelu”, “relu”, “selu”“gelu_new”`。
  • feat_quantizer_dropout (float, optional, 默认为 0.0) — 量化特征编码器状态的丢弃概率。
  • conv_dim (Tuple[int]List[int], 可选, 默认为 (512, 512, 512, 512, 512, 512, 512)) — 一个整数元组,定义了特征编码器中每个1D卷积层的输入和输出通道数。conv_dim 的长度定义了1D卷积层的数量。
  • conv_stride (Tuple[int]List[int], 可选, 默认为 (5, 2, 2, 2, 2, 2, 2)) — 一个整数元组,定义了特征编码器中每个一维卷积层的步幅。conv_stride 的长度定义了卷积层的数量,并且必须与 conv_dim 的长度匹配。
  • conv_kernel (Tuple[int]List[int], 可选, 默认为 (10, 3, 3, 3, 3, 3, 3)) — 一个整数元组,定义了特征编码器中每个1D卷积层的卷积核大小。conv_kernel 的长度定义了卷积层的数量,并且必须与 conv_dim 的长度匹配。
  • conv_bias (bool, optional, defaults to False) — 一维卷积层是否具有偏置。
  • num_conv_pos_embeddings (int, 可选, 默认为 128) — 卷积位置嵌入的数量。定义了1D卷积位置嵌入层的核大小。
  • num_conv_pos_embedding_groups (int, optional, 默认为 16) — 1D 卷积位置嵌入层的组数。
  • apply_spec_augment (bool, 可选, 默认为 True) — 是否对特征编码器的输出应用SpecAugment数据增强。有关参考,请参见 SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition.
  • mask_time_prob (float, optional, 默认为 0.05) — 沿时间轴的所有特征向量将被掩码的百分比(介于 0 和 1 之间)。掩码过程生成 ”mask_time_problen(time_axis)/mask_time_length” 个独立的掩码。如果从每个特征向量被选为要掩码的向量跨度的起始点的概率来推理,mask_time_prob 应为 `prob_vector_startmask_time_length。请注意,重叠可能会减少实际被掩码的向量的百分比。这仅在 apply_spec_augment 为 True` 时相关。
  • mask_time_length (int, optional, defaults to 10) — 沿时间轴的向量跨度长度。
  • mask_time_min_masks (int, 可选, 默认为 2), — 沿时间轴生成的每个时间步长的最小掩码数量,长度为 mask_feature_length,与 mask_feature_prob 无关。仅在“mask_time_prob*len(time_axis)/mask_time_length < mask_time_min_masks”时相关
  • mask_feature_prob (float, optional, 默认为 0.0) — 所有特征向量沿特征轴的百分比(介于 0 和 1 之间)将被掩码。掩码过程生成“mask_feature_problen(feature_axis)/mask_time_length”个独立的掩码覆盖该轴。如果从每个特征向量被选为要掩码的向量跨度的起始点的概率来推理,mask_feature_prob 应为 `prob_vector_startmask_feature_length。请注意,重叠可能会减少实际被掩码的向量的百分比。这仅在 apply_spec_augment 为 True` 时相关。
  • mask_feature_length (int, optional, defaults to 10) — 沿特征轴的向量跨度长度。
  • mask_feature_min_masks (int, 可选, 默认为 0), — 沿特征轴生成的长度为 mask_feature_length 的最小掩码数量,每次 时间步,不考虑 mask_feature_prob。仅在 ”mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_feature_length < mask_feature_min_masks” 时相关
  • num_codevectors_per_group (int, optional, defaults to 320) — 每个量化码本(组)中的条目数。
  • num_codevector_groups (int, 可选, 默认为 2) — 用于产品码向量量化的码向量组数量。
  • contrastive_logits_temperature (float, 可选, 默认为 0.1) — 对比损失中的温度 kappa.
  • feat_quantizer_dropout (float, 可选, 默认为 0.0) — 用于量化器的特征编码器输出的丢弃概率。
  • num_negatives (int, optional, defaults to 100) — 对比损失的负样本数量。
  • codevector_dim (int, optional, defaults to 256) — 量化特征向量的维度。
  • proj_codevector_dim (int, optional, 默认为 256) — 量化特征和变压器特征的最终投影的维度。
  • diversity_loss_weight (int, 可选, 默认为 0.1) — 代码库多样性损失组件的权重。
  • ctc_loss_reduction (str, 可选, 默认为 "sum") — 指定应用于torch.nn.CTCLoss输出的减少方式。仅在训练Wav2Vec2ConformerForCTC实例时相关。
  • ctc_zero_infinity (bool, 可选, 默认为 False) — 是否将无限损失和torch.nn.CTCLoss的相关梯度归零。无限损失主要发生在输入太短无法与目标对齐时。仅在训练Wav2Vec2ConformerForCTC实例时相关。
  • use_weighted_layer_sum (bool, 可选, 默认为 False) — 是否使用带有学习权重的层输出的加权平均。仅在使用 Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification 实例时相关。
  • classifier_proj_size (int, optional, 默认为 256) — 分类前用于标记平均池化的投影维度.
  • tdnn_dim (Tuple[int]List[int], 可选, 默认为 (512, 512, 512, 512, 1500)) — 一个整数元组,定义了XVector模型中TDNN模块的每个1D卷积层的输出通道数。tdnn_dim的长度定义了TDNN层的数量。
  • tdnn_kernel (Tuple[int]List[int], 可选, 默认为 (5, 3, 3, 1, 1)) — 一个整数元组,定义了XVector模型中TDNN模块的每个1D卷积层的核大小。tdnn_kernel的长度必须与tdnn_dim的长度匹配。
  • tdnn_dilation (Tuple[int]List[int], 可选, 默认为 (1, 2, 3, 1, 1)) — 一个整数元组,定义了XVector模型中TDNN模块的每个1D卷积层的扩张因子。tdnn_dilation的长度必须与tdnn_dim的长度匹配。
  • xvector_output_dim (int, optional, 默认为 512) — XVector 嵌入向量的维度。
  • add_adapter (bool, 可选, 默认为 False) — 是否应该在 Wav2Vec2Conformer 编码器之上堆叠一个卷积网络。对于为 SpeechEncoderDecoder 模型预热 Wav2Vec2Conformer 非常有用。
  • adapter_kernel_size (int, 可选, 默认为 3) — 适配器网络中卷积层的核大小。仅在 add_adapter is True 时相关。
  • adapter_stride (int, 可选, 默认为 2) — 适配器网络中卷积层的步幅。仅在 add_adapter 为 True 时相关。
  • num_adapter_layers (int, 可选, 默认为 3) — 适配器网络中应使用的卷积层数。仅在 add_adapter is True 时相关。
  • output_hidden_size (int, optional) — 编码器输出层的维度。如果未定义,则默认为hidden-size。仅在add_adapter is True时相关。
  • position_embeddings_type (str, 可选, 默认为 "relative") — 可以指定为 relativerotary 分别表示相对或旋转位置嵌入。如果留空 None 则不应用相对位置嵌入。
  • rotary_embedding_base (int, 可选, 默认为 10000) — 如果使用 "rotary" 位置嵌入,定义嵌入基础的大小。
  • max_source_positions (int, 可选, 默认为 5000) — 如果使用 "relative" 位置嵌入,定义最大源输入位置。
  • conv_depthwise_kernel_size (int, optional, 默认为 31) — Conformer 块中卷积深度一维层的核大小。
  • conformer_conv_dropout (float, optional, defaults to 0.1) — Conformer 块中所有卷积层的 dropout 概率。

这是用于存储Wav2Vec2ConformerModel配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个Wav2Vec2Conformer模型,定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于facebook/wav2vec2-conformer-rel-pos-large架构的配置。

配置对象继承自PretrainedConfig,可用于控制模型输出。阅读PretrainedConfig的文档以获取更多信息。

示例:

>>> from transformers import Wav2Vec2ConformerConfig, Wav2Vec2ConformerModel

>>> # Initializing a Wav2Vec2Conformer facebook/wav2vec2-conformer-rel-pos-large style configuration
>>> configuration = Wav2Vec2ConformerConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the facebook/wav2vec2-conformer-rel-pos-large style configuration
>>> model = Wav2Vec2ConformerModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

Wav2Vec2Conformer 特定输出

transformers.models.wav2vec2_conformer.modeling_wav2vec2_conformer.Wav2Vec2ConformerForPreTrainingOutput

< >

( loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None projected_states: FloatTensor = None projected_quantized_states: FloatTensor = None codevector_perplexity: FloatTensor = None hidden_states: typing.Optional[typing.Tuple[torch.FloatTensor]] = None attentions: typing.Optional[typing.Tuple[torch.FloatTensor]] = None contrastive_loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None diversity_loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None )

参数

  • loss (可选, 当传递 sample_negative_indices 时返回, torch.FloatTensor 形状为 (1,)) — 总损失为对比损失 (L_m) 和多样性损失 (L_d) 的总和,如 官方论文 中所述。(分类) 损失.
  • projected_states (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, config.proj_codevector_dim)) — 模型的隐藏状态投影到 config.proj_codevector_dim,可用于预测被遮蔽的投影量化状态。
  • projected_quantized_states (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, config.proj_codevector_dim)) — 量化提取的特征向量投影到config.proj_codevector_dim,表示对比损失的正目标向量。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_hidden_states=True is passed or when config.output_hidden_states=True) — Tuple of torch.FloatTensor (one for the output of the embeddings + one for the output of each layer) of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    模型在每一层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_attentions=True is passed or when config.output_attentions=True) — Tuple of torch.FloatTensor (one for each layer) of shape (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    注意力权重在注意力softmax之后,用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • contrastive_loss (可选, 当传递 sample_negative_indices 时返回, torch.FloatTensor 形状为 (1,)) — 对比损失 (L_m) 如 官方论文 中所述.
  • diversity_loss (可选, 当传递 sample_negative_indices 时返回, torch.FloatTensor 形状为 (1,)) — 如官方论文中所述的多样性损失 (L_d)。

Wav2Vec2ConformerForPreTraining 的输出类型,可能包含隐藏状态和注意力。

Wav2Vec2ConformerModel

transformers.Wav2Vec2ConformerModel

< >

( config: Wav2Vec2ConformerConfig )

参数

  • config (Wav2Vec2ConformerConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重,只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

裸的Wav2Vec2Conformer模型转换器输出原始隐藏状态,没有任何特定的头部。 Wav2Vec2Conformer是由Alexei Baevski、Henry Zhou、Abdelrahman Mohamed和Michael Auli在wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations中提出的。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档,了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存等)。

该模型是一个PyTorch nn.Module 子类。将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。

前进

< >

( input_values: typing.Optional[torch.Tensor] attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None mask_time_indices: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) transformers.modeling_outputs.Wav2Vec2BaseModelOutputtuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 输入原始语音波形的浮点值。可以通过将.flac.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中来获取这些值,例如通过soundfile库(pip install soundfile)。要将数组准备为input_values,应使用AutoProcessor进行填充并转换为torch.FloatTensor类型的张量。有关详细信息,请参阅Wav2Vec2Processor.call()
  • attention_mask (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — Mask to avoid performing convolution and attention on padding token indices. Mask values selected in [0, 1]:
    • 1 for tokens that are not masked,
    • 0 for tokens that are masked.

    什么是注意力掩码?

    attention_mask 只有在相应的处理器具有 config.return_attention_mask == True 时才应传递。对于所有处理器具有 config.return_attention_mask == False 的模型,例如 wav2vec2-conformer-rel-pos-largeattention_mask传递,以避免在进行批量推理时性能下降。对于 这些模型,input_values 应简单地用 0 填充并传递,而不使用 attention_mask。请注意 这些模型也会根据 input_values 是否填充而产生略微不同的结果。

  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量下的attentions
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。

返回

transformers.modeling_outputs.Wav2Vec2BaseModelOutputtuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.Wav2Vec2BaseModelOutput 或一个由 torch.FloatTensor 组成的元组(如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时),包含各种 元素,具体取决于配置(Wav2Vec2ConformerConfig)和输入。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列。

  • extract_features (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, conv_dim[-1])) — 模型最后一个卷积层提取的特征向量序列。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递了 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(一个用于嵌入层的输出,一个用于每一层的输出), 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)

    模型在每一层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递了 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(每一层一个),形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)

    注意力权重在注意力 softmax 之后,用于计算自注意力头中的加权平均值。

Wav2Vec2ConformerModel 的 forward 方法,重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> from transformers import AutoProcessor, Wav2Vec2ConformerModel
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation", trust_remote_code=True)
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> model = Wav2Vec2ConformerModel.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")

>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 292, 1024]

Wav2Vec2ConformerForCTC

transformers.Wav2Vec2ConformerForCTC

< >

( config target_lang: typing.Optional[str] = None )

参数

  • config (Wav2Vec2ConformerConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重,只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

Wav2Vec2Conformer 模型,顶部带有语言建模头,用于连接时序分类(CTC)。 Wav2Vec2Conformer 是由 Alexei Baevski、Henry Zhou、Abdelrahman Mohamed 和 Michael Auli 在 wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations 中提出的。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档,了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存等)。

该模型是一个PyTorch nn.Module 子类。将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。

前进

< >

( input_values: typing.Optional[torch.Tensor] attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None ) transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputtuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 输入原始语音波形的浮点值。可以通过将.flac.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获取值,例如通过soundfile库(pip install soundfile)。要将数组准备为input_values,应使用AutoProcessor进行填充并转换为torch.FloatTensor类型的张量。有关详细信息,请参阅Wav2Vec2Processor.call()
  • attention_mask (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — Mask to avoid performing convolution and attention on padding token indices. Mask values selected in [0, 1]:
    • 1 for tokens that are not masked,
    • 0 for tokens that are masked.

    什么是注意力掩码?

    attention_mask 只有在相应的处理器具有 config.return_attention_mask == True 时才应传递。对于所有处理器具有 config.return_attention_mask == False 的模型,例如 wav2vec2-conformer-rel-pos-largeattention_mask 不应 传递,以避免在进行批量推理时性能下降。对于 这些模型,input_values 应该简单地用 0 填充并传递,而不使用 attention_mask。请注意 这些模型也会根据 input_values 是否填充而产生略微不同的结果。

  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量下的attentions
  • output_hidden_states (bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个ModelOutput而不是一个普通的元组。
  • labels (torch.LongTensor of shape (batch_size, target_length), optional) — 用于连接时序分类的标签。注意 target_length 必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引在 [-100, 0, ..., config.vocab_size - 1] 中选择。 所有设置为 -100 的标签将被忽略(屏蔽),损失仅计算 [0, ..., config.vocab_size - 1] 范围内的标签。

返回

transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputtuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput 或一个由 torch.FloatTensor 组成的元组(如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时),包含各种 元素,具体取决于配置(Wav2Vec2ConformerConfig)和输入。

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,), 可选, 当提供 labels 时返回) — 语言建模损失(用于下一个标记预测)。

  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数(SoftMax 之前每个词汇标记的分数)。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)

    模型在每一层输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(每一层一个)形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)

    注意力 softmax 后的注意力权重,用于计算自注意力头中的加权平均值。

Wav2Vec2ConformerForCTC 的前向方法,重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> from transformers import AutoProcessor, Wav2Vec2ConformerForCTC
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation", trust_remote_code=True)
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> model = Wav2Vec2ConformerForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")

>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)

>>> # transcribe speech
>>> transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
>>> transcription[0]
'MISTER QUILTER IS THE APOSTLE OF THE MIDDLE CLASSES AND WE ARE GLAD TO WELCOME HIS GOSPEL'

>>> inputs["labels"] = processor(text=dataset[0]["text"], return_tensors="pt").input_ids

>>> # compute loss
>>> loss = model(**inputs).loss
>>> round(loss.item(), 2)
64.21

Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification

transformers.Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification

< >

( config )

参数

  • config (Wav2Vec2ConformerConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重,只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

Wav2Vec2Conformer 模型,顶部带有序列分类头(在池化输出上的线性层),用于诸如 SUPERB 关键词检测等任务。

Wav2Vec2Conformer 是由 Alexei Baevski、Henry Zhou、Abdelrahman Mohamed 和 Michael Auli 在 wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations 中提出的。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档,了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存等)。

该模型是一个PyTorch nn.Module 子类。将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。

前进

< >

( input_values: typing.Optional[torch.Tensor] attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None ) transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutputtuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — Float values of input raw speech waveform. Values can be obtained by loading a .flac or .wav audio file into an array of type List[float] or a numpy.ndarray, e.g. via the soundfile library (pip install soundfile). To prepare the array into input_values, the AutoProcessor should be used for padding and conversion into a tensor of type torch.FloatTensor. See Wav2Vec2Processor.call() for details.
  • attention_mask (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — Mask to avoid performing convolution and attention on padding token indices. Mask values selected in [0, 1]:
    • 1 for tokens that are not masked,
    • 0 for tokens that are masked.

    什么是注意力掩码?

    attention_mask 只有在相应的处理器具有 config.return_attention_mask == True 时才应传递。对于所有处理器具有 config.return_attention_mask == False 的模型,例如 wav2vec2-conformer-rel-pos-largeattention_mask 不应 传递,以避免在进行批量推理时性能下降。对于 这些模型,input_values 应该简单地用 0 填充并传递,而不使用 attention_mask。请注意 这些模型也会根据 input_values 是否填充而产生略微不同的结果。

  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量下的attentions
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
  • labels (torch.LongTensor of shape (batch_size,), optional) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 范围内。如果 config.num_labels == 1,则计算回归损失(均方损失),如果 config.num_labels > 1,则计算分类损失(交叉熵)。

返回

transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutputtuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或一个由 torch.FloatTensor 组成的元组(如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时),包含各种 元素,具体取决于配置(Wav2Vec2ConformerConfig)和输入。

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,)可选,当提供 labels 时返回) — 分类(或回归,如果 config.num_labels==1)损失。

  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类(或回归,如果 config.num_labels==1)分数(在 SoftMax 之前)。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)可选,当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)

    模型在每一层输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)可选,当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(每一层一个)形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)

    注意力 softmax 后的注意力权重,用于计算自注意力头中的加权平均值。

Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification 的前向方法,重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation", trust_remote_code=True)
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate

>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> model = Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")

>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = feature_extractor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.argmax(logits, dim=-1).item()
>>> predicted_label = model.config.id2label[predicted_class_ids]

>>> # compute loss - target_label is e.g. "down"
>>> target_label = model.config.id2label[0]
>>> inputs["labels"] = torch.tensor([model.config.label2id[target_label]])
>>> loss = model(**inputs).loss

Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification

transformers.Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification

< >

( config )

参数

  • config (Wav2Vec2ConformerConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重,只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

Wav2Vec2Conformer 模型,顶部带有帧分类头,适用于说话人日志等任务。

Wav2Vec2Conformer 是由 Alexei Baevski、Henry Zhou、Abdelrahman Mohamed 和 Michael Auli 在 wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations 中提出的。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档,了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存等)。

该模型是一个PyTorch nn.Module 子类。将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。

前进

< >

( input_values: typing.Optional[torch.Tensor] attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutputtuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — Float values of input raw speech waveform. Values can be obtained by loading a .flac or .wav audio file into an array of type List[float] or a numpy.ndarray, e.g. via the soundfile library (pip install soundfile). To prepare the array into input_values, the AutoProcessor should be used for padding and conversion into a tensor of type torch.FloatTensor. See Wav2Vec2Processor.call() for details.
  • attention_mask (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — Mask to avoid performing convolution and attention on padding token indices. Mask values selected in [0, 1]:
    • 1 for tokens that are not masked,
    • 0 for tokens that are masked.

    什么是注意力掩码?

    attention_mask 只有在相应的处理器具有 config.return_attention_mask == True 时才应传递。对于所有处理器具有 config.return_attention_mask == False 的模型,例如 wav2vec2-conformer-rel-pos-largeattention_mask 不应 传递,以避免在进行批量推理时性能下降。对于 这些模型,input_values 应该简单地用 0 填充并传递,而不使用 attention_mask。请注意 这些模型也会根据 input_values 是否填充而产生略微不同的结果。

  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量中的attentions
  • output_hidden_states (bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
  • labels (torch.LongTensor 形状为 (batch_size,), 可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 范围内。如果 config.num_labels == 1,则计算回归损失(均方损失),如果 config.num_labels > 1,则计算分类损失(交叉熵)。

返回

transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutputtuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或一个由 torch.FloatTensor 组成的元组(如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时),包含各种 元素,具体取决于配置(Wav2Vec2ConformerConfig)和输入。

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,), 可选, 当提供 labels 时返回) — 分类损失。

  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 分类分数(在 SoftMax 之前)。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)

    模型在每一层输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(每一层一个)形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)

    注意力 softmax 后的注意力权重,用于计算自注意力头中的加权平均值。

Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification 的前向方法,重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation", trust_remote_code=True)
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate

>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> model = Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")

>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = feature_extractor(dataset[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt", sampling_rate=sampling_rate)
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> probabilities = torch.sigmoid(logits[0])
>>> # labels is a one-hot array of shape (num_frames, num_speakers)
>>> labels = (probabilities > 0.5).long()

Wav2Vec2ConformerForXVector

class transformers.Wav2Vec2ConformerForXVector

< >

( config )

参数

  • config (Wav2Vec2ConformerConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重,只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

Wav2Vec2Conformer 模型,顶部带有 XVector 特征提取头,适用于说话人验证等任务。

Wav2Vec2Conformer 是由 Alexei Baevski、Henry Zhou、Abdelrahman Mohamed 和 Michael Auli 在 wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations 中提出的。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档,了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存等)。

该模型是一个PyTorch nn.Module 子类。将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。

前进

< >

( input_values: typing.Optional[torch.Tensor] attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None ) transformers.modeling_outputs.XVectorOutputtuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 输入原始语音波形的浮点值。可以通过将.flac.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获取值,例如通过soundfile库(pip install soundfile)。要将数组准备为input_values,应使用AutoProcessor进行填充并转换为torch.FloatTensor类型的张量。有关详细信息,请参阅Wav2Vec2Processor.call()
  • attention_mask (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — Mask to avoid performing convolution and attention on padding token indices. Mask values selected in [0, 1]:
    • 1 for tokens that are not masked,
    • 0 for tokens that are masked.

    什么是注意力掩码?

    attention_mask 只有在相应的处理器具有 config.return_attention_mask == True 时才应传递。对于所有处理器具有 config.return_attention_mask == False 的模型,例如 wav2vec2-conformer-rel-pos-largeattention_mask 不应 传递,以避免在进行批量推理时性能下降。对于 这些模型,input_values 应该简单地用 0 填充并传递,而不使用 attention_mask。请注意 这些模型也会根据 input_values 是否填充而产生略微不同的结果。

  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量下的attentions
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
  • labels (torch.LongTensor of shape (batch_size,), optional) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 范围内。如果 config.num_labels == 1,则计算回归损失(均方损失),如果 config.num_labels > 1,则计算分类损失(交叉熵)。

返回

transformers.modeling_outputs.XVectorOutputtuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.XVectorOutput 或一个由 torch.FloatTensor 组成的元组(如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时),包含各种 元素,具体取决于配置(Wav2Vec2ConformerConfig)和输入。

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,)可选,当提供 labels 时返回) — 分类损失。

  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, config.xvector_output_dim)) — AMSoftmax 之前的分类隐藏状态。

  • embeddings (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, config.xvector_output_dim)) — 用于基于向量相似性检索的话语嵌入。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)可选,当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出),形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)

    模型在每层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)可选,当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(每层一个),形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)

    注意力 softmax 后的注意力权重,用于计算自注意力头中的加权平均值。

Wav2Vec2ConformerForXVector 的前向方法,重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, Wav2Vec2ConformerForXVector
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation", trust_remote_code=True)
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate

>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> model = Wav2Vec2ConformerForXVector.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")

>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = feature_extractor(
...     [d["array"] for d in dataset[:2]["audio"]], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt", padding=True
... )
>>> with torch.no_grad():
...     embeddings = model(**inputs).embeddings

>>> embeddings = torch.nn.functional.normalize(embeddings, dim=-1).cpu()

>>> # the resulting embeddings can be used for cosine similarity-based retrieval
>>> cosine_sim = torch.nn.CosineSimilarity(dim=-1)
>>> similarity = cosine_sim(embeddings[0], embeddings[1])
>>> threshold = 0.7  # the optimal threshold is dataset-dependent
>>> if similarity < threshold:
...     print("Speakers are not the same!")

Wav2Vec2ConformerForPreTraining

transformers.Wav2Vec2ConformerForPreTraining

< >

( config: Wav2Vec2ConformerConfig )

参数

  • config (Wav2Vec2ConformerConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重,只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

带有量化器和VQ头的Wav2Vec2Conformer模型。 Wav2Vec2Conformer是由Alexei Baevski、Henry Zhou、Abdelrahman Mohamed和Michael Auli在wav2vec 2.0: 自监督学习语音表示的框架中提出的。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档,了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存等)。

该模型是一个PyTorch nn.Module 子类。将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。

前进

< >

( input_values: typing.Optional[torch.Tensor] attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None mask_time_indices: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None sampled_negative_indices: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) transformers.models.wav2vec2_conformer.modeling_wav2vec2_conformer.Wav2Vec2ConformerForPreTrainingOutputtuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — Float values of input raw speech waveform. Values can be obtained by loading a .flac or .wav audio file into an array of type List[float] or a numpy.ndarray, e.g. via the soundfile library (pip install soundfile). To prepare the array into input_values, the AutoProcessor should be used for padding and conversion into a tensor of type torch.FloatTensor. See Wav2Vec2Processor.call() for details.
  • attention_mask (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — Mask to avoid performing convolution and attention on padding token indices. Mask values selected in [0, 1]:
    • 1 for tokens that are not masked,
    • 0 for tokens that are masked.

    什么是注意力掩码?

    attention_mask 只有在相应的处理器具有 config.return_attention_mask == True 时才应传递。对于所有处理器具有 config.return_attention_mask == False 的模型,例如 wav2vec2-conformer-rel-pos-largeattention_mask 不应 传递,以避免在进行批量推理时性能下降。对于 这些模型,input_values 应该简单地用 0 填充并传递,而不使用 attention_mask。请注意 这些模型也会根据 input_values 是否填充而产生略微不同的结果。

  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量下的attentions
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个ModelOutput而不是一个普通的元组。
  • mask_time_indices (torch.BoolTensor of shape (batch_size, sequence_length), 可选) — 用于对比损失中掩码提取特征的索引。在训练模式下,模型学习在config.proj_codevector_dim空间中预测被掩码的提取特征。
  • sampled_negative_indices (torch.BoolTensor of shape (batch_size, sequence_length, num_negatives), optional) — 指示哪些量化目标向量在对比损失中被用作负采样向量的索引。 预训练所需的输入。

返回

transformers.models.wav2vec2_conformer.modeling_wav2vec2_conformer.Wav2Vec2ConformerForPreTrainingOutputtuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.wav2vec2_conformer.modeling_wav2vec2_conformer.Wav2Vec2ConformerForPreTrainingOutput 或一个由 torch.FloatTensor 组成的元组(如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时),包含各种 元素,具体取决于配置(Wav2Vec2ConformerConfig)和输入。

  • loss (可选,当传递 sample_negative_indices 时返回,torch.FloatTensor 形状为 (1,)) — 总损失,为对比损失(L_m)和多样性损失(L_d)的总和,如 官方论文 中所述。(分类)损失。

  • projected_states (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, config.proj_codevector_dim)) — 模型投影到 config.proj_codevector_dim 的隐藏状态,可用于预测被掩码的投影量化状态。

  • projected_quantized_states (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, config.proj_codevector_dim)) — 量化提取的特征向量投影到 config.proj_codevector_dim,表示对比损失的正目标向量。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选,当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(一个用于嵌入的输出,一个用于每层的输出),形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)

    模型在每层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选,当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(每层一个),形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)

    注意力权重在注意力 softmax 之后,用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • contrastive_loss (可选,当传递 sample_negative_indices 时返回,torch.FloatTensor 形状为 (1,)) — 对比损失(L_m),如 官方论文 中所述。

  • diversity_loss (可选,当传递 sample_negative_indices 时返回,torch.FloatTensor 形状为 (1,)) — 多样性损失(L_d),如 官方论文 中所述。

Wav2Vec2ConformerForPreTraining 的前向方法,重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, Wav2Vec2ConformerForPreTraining
>>> from transformers.models.wav2vec2_conformer.modeling_wav2vec2_conformer import _compute_mask_indices, _sample_negative_indices
>>> from datasets import load_dataset

>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rel-pos-large")
>>> model = Wav2Vec2ConformerForPreTraining.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rel-pos-large")

>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
>>> input_values = feature_extractor(ds[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt").input_values  # Batch size 1

>>> # compute masked indices
>>> batch_size, raw_sequence_length = input_values.shape
>>> sequence_length = model._get_feat_extract_output_lengths(raw_sequence_length).item()
>>> mask_time_indices = _compute_mask_indices(
...     shape=(batch_size, sequence_length), mask_prob=0.2, mask_length=2
... )
>>> sampled_negative_indices = _sample_negative_indices(
...     features_shape=(batch_size, sequence_length),
...     num_negatives=model.config.num_negatives,
...     mask_time_indices=mask_time_indices,
... )
>>> mask_time_indices = torch.tensor(data=mask_time_indices, device=input_values.device, dtype=torch.long)
>>> sampled_negative_indices = torch.tensor(
...     data=sampled_negative_indices, device=input_values.device, dtype=torch.long
... )

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(input_values, mask_time_indices=mask_time_indices)

>>> # compute cosine similarity between predicted (=projected_states) and target (=projected_quantized_states)
>>> cosine_sim = torch.cosine_similarity(outputs.projected_states, outputs.projected_quantized_states, dim=-1)

>>> # show that cosine similarity is much higher than random
>>> cosine_sim[mask_time_indices.to(torch.bool)].mean() > 0.5
tensor(True)

>>> # for contrastive loss training model should be put into train mode
>>> model = model.train()
>>> loss = model(
...     input_values, mask_time_indices=mask_time_indices, sampled_negative_indices=sampled_negative_indices
... ).loss
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