TianYuan
GitHub
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7334e1dcc5
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89
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@ -1,41 +1,39 @@
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# Parakeet
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# Parakeet
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Parakeet aims to provide a flexible, efficient and state-of-the-art text-to-speech toolkit for the open-source community. It is built on PaddlePaddle Fluid dynamic graph and includes many influential TTS models proposed by [Baidu Research](http://research.baidu.com) and other research groups.
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Parakeet aims to provide a flexible, efficient and state-of-the-art text-to-speech toolkit for the open-source community. It is built on PaddlePaddle dynamic graph and includes many influential TTS models.
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<img src="images/logo.png" width=300 /> <br>
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<img src="docs/images/logo.png" width=300 /> <br>
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In particular, it features the latest [WaveFlow](https://arxiv.org/abs/1912.01219) model proposed by Baidu Research.
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## News <img src="./docs/images/news_icon.png" width="40"/>
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- WaveFlow can synthesize 22.05 kHz high-fidelity speech around 40x faster than real-time on a Nvidia V100 GPU without engineered inference kernels, which is faster than [WaveGlow](https://github.com/NVIDIA/waveglow) and serveral orders of magnitude faster than WaveNet.
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- Aug-31-2021, Chinese Text Frontend. Check [examples/text_frontend](./examples/text_frontend).
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- WaveFlow is a small-footprint flow-based model for raw audio. It has only 5.9M parameters, which is 15x smalller than WaveGlow (87.9M).
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- Aug-23-2021, FastSpeech2 with AISHELL-3. Check [fastspeech2/aishell3](./examples/fastspeech2/aishell3).
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- WaveFlow is directly trained with maximum likelihood without probability density distillation and auxiliary losses as used in Parallel WaveNet and ClariNet, which simplifies the training pipeline and reduces the cost of development.
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- Aug-3-2021, FastSpeech2 with CSMSC. Check [fastspeech2/baker](./examples/fastspeech2/baker).
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- Jul-19-2021, SpeedySpeech with CSMSC. Check [speedyspeech/baker](./examples/speedyspeech/baker).
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- Jul-01-2021, Parallel WaveGAN with CSMSC. Check [parallelwave_gan/baker](./examples/parallelwave_gan/baker).
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- Jul-01-2021, Montreal-Forced-Aligner. Check [examples/use_mfa](./examples/use_mfa).
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- May-07-2021, voice cloning in Chinese. Check [examples/tacotron2_aishell3](./examples/tacotron2_aishell3).
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## Overview
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## Overview
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In order to facilitate exploiting the existing TTS models directly and developing the new ones, Parakeet selects typical models and provides their reference implementations in PaddlePaddle. Further more, Parakeet abstracts the TTS pipeline and standardizes the procedure of data preprocessing, common modules sharing, model configuration, and the process of training and synthesis. The models supported here include Vocoders and end-to-end Acoustic models:
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- Vocoders
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In order to facilitate exploiting the existing TTS models directly and developing the new ones, Parakeet selects typical models and provides their reference implementations in PaddlePaddle. Further more, Parakeet abstracts the TTS pipeline and standardizes the procedure of data preprocessing, common modules sharing, model configuration, and the process of training and synthesis. The models supported here include Text FrontEnd, end-to-end Acoustic models and Vocoders:
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- [【Parallel WaveGAN】Parallel WaveGAN: A fast waveform generation model based on generative adversarial networks with multi-resolution spectrogram](https://arxiv.org/abs/1910.11480)
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- [【WaveFlow】WaveFlow: A Compact Flow-based Model for Raw Audio](https://arxiv.org/abs/1912.01219)
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- Acoustic models
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* Text FrontEnd
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* Rule based frontend.
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- Acoustic Models
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- [【FastSpeech2】FastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Speech](https://arxiv.org/abs/2006.04558)
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- [【FastSpeech2】FastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Speech](https://arxiv.org/abs/2006.04558)
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- [【SpeedySpeech】SpeedySpeech: Efficient Neural Speech Synthesis](https://arxiv.org/abs/2008.03802)
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- [【SpeedySpeech】SpeedySpeech: Efficient Neural Speech Synthesis](https://arxiv.org/abs/2008.03802)
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- [【Transformer TTS】Neural Speech Synthesis with Transformer Network](https://arxiv.org/abs/1809.08895)
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- [【Transformer TTS】Neural Speech Synthesis with Transformer Network](https://arxiv.org/abs/1809.08895)
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- [【Tacotron2】Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions](https://arxiv.org/abs/1712.05884)
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- [【Tacotron2】Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions](https://arxiv.org/abs/1712.05884)
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- Vocoders
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- Voice Conversion
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- [【Parallel WaveGAN】Parallel WaveGAN: A fast waveform generation model based on generative adversarial networks with multi-resolution spectrogram](https://arxiv.org/abs/1910.11480)
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- [【WaveFlow】WaveFlow: A Compact Flow-based Model for Raw Audio](https://arxiv.org/abs/1912.01219)
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- Voice Cloning
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- [Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis](https://arxiv.org/pdf/1806.04558v4.pdf)
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- [【GE2E】Generalized End-to-End Loss for Speaker Verification](https://arxiv.org/abs/1710.10467)
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- [【GE2E】Generalized End-to-End Loss for Speaker Verification](https://arxiv.org/abs/1710.10467)
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## Updates
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- Aug-31-2021, Add an example for Chinese Text Frontend. Check [examples/text_frontend](./examples/text_frontend).
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- Aug-23-2021, Add an example for FastSpeech2 with AISHELL-3. Check [fastspeech2/aishell3](./examples/fastspeech2/aishell3).
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- Aug-3-2021, Add an example for FastSpeech2 with CSMSC. Check [fastspeech2/baker](./examples/fastspeech2/baker).
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- Jul-19-2021, Add an example for SpeedySpeech with CSMSC. Check [speedyspeech/baker](./examples/speedyspeech/baker).
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- Jul-01-2021, Add an example for Parallel WaveGAN with CSMSC. Check [parallelwave_gan/baker](./examples/parallelwave_gan/baker).
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- Jul-01-2021, Add an example for usage of Montreal-Forced-Aligner. Check [examples/use_mfa](./examples/use_mfa).
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- May-07-2021, Add an example for voice cloning in Chinese. Check [examples/tacotron2_aishell3](./examples/tacotron2_aishell3).
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## Setup
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## Setup
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It's difficult to install some dependent libraries for this repo in Windows system, we recommend that you **DO NOT** use Windows system, please use `Linux`.
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It's difficult to install some dependent libraries for this repo in Windows system, we recommend that you **DO NOT** use Windows system, please use `Linux`.
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@ -85,33 +83,46 @@ Entries to the introduction, and the launch of training and synthsis for differe
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### TTS models (Acoustic Model + Neural Vocoder)
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### TTS models (Acoustic Model + Neural Vocoder)
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Check our [website](https://paddle-parakeet.readthedocs.io/en/latest/demo.html) for audio sampels.
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Check our [website](https://paddle-parakeet.readthedocs.io/en/latest/demo.html) for audio sampels.
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## Checkpoints
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## Released Model
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### FastSpeech2
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### AM
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#### FastSpeech2
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1. [fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4.zip)
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1. [fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4.zip)
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2. [fastspeech2_nosil_aishell3_ckpt_0.4.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/fastspeech2_nosil_aishell3_ckpt_0.4.zip)
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2. [fastspeech2_nosil_aishell3_ckpt_0.4.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/fastspeech2_nosil_aishell3_ckpt_0.4.zip)
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### Parallel WaveGAN
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#### SpeedySpeech
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1. [pwg_baker_ckpt_0.4.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/pwg_baker_ckpt_0.4.zip)
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### SpeedySpeech
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1. [speedyspeech_baker_ckpt_0.4.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/speedyspeech_baker_ckpt_0.4.zip)
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1. [speedyspeech_baker_ckpt_0.4.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/speedyspeech_baker_ckpt_0.4.zip)
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### Tacotron2_AISHELL3
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#### TransformerTTS
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1. [tacotron2_aishell3_ckpt_0.3.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/tacotron2_aishell3_ckpt_0.3.zip)
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### GE2E
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1. [ge2e_ckpt_0.3.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/ge2e_ckpt_0.3.zip)
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### WaveFlow
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1. [waveflow_ljspeech_ckpt_0.3.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/waveflow_ljspeech_ckpt_0.3.zip)
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### TransformerTTS
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1. [transformer_tts_ljspeech_ckpt_0.3.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/transformer_tts_ljspeech_ckpt_0.3.zip)
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1. [transformer_tts_ljspeech_ckpt_0.3.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/transformer_tts_ljspeech_ckpt_0.3.zip)
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### Tacotron2
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#### Tacotron2
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1. [tacotron2_ljspeech_ckpt_0.3.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/tacotron2_ljspeech_ckpt_0.3.zip)
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1. [tacotron2_ljspeech_ckpt_0.3.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/tacotron2_ljspeech_ckpt_0.3.zip)
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2. [tacotron2_ljspeech_ckpt_0.3_alternative.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/tacotron2_ljspeech_ckpt_0.3_alternative.zip)
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2. [tacotron2_ljspeech_ckpt_0.3_alternative.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/tacotron2_ljspeech_ckpt_0.3_alternative.zip)
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## Copyright and License
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### Vocoder
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#### WaveFlow
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1. [waveflow_ljspeech_ckpt_0.3.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/waveflow_ljspeech_ckpt_0.3.zip)
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#### Parallel WaveGAN
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1. [pwg_baker_ckpt_0.4.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/pwg_baker_ckpt_0.4.zip)
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### Voice Cloning
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#### Tacotron2_AISHELL3
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1. [tacotron2_aishell3_ckpt_0.3.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/tacotron2_aishell3_ckpt_0.3.zip)
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#### GE2E
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1. [ge2e_ckpt_0.3.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/ge2e_ckpt_0.3.zip)
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## License
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Parakeet is provided under the [Apache-2.0 license](LICENSE).
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Parakeet is provided under the [Apache-2.0 license](LICENSE).
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Before Width: | Height: | Size: 19 KiB After Width: | Height: | Size: 19 KiB |
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Before Width: | Height: | Size: 33 KiB After Width: | Height: | Size: 33 KiB |
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Before Width: | Height: | Size: 75 KiB After Width: | Height: | Size: 75 KiB |
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 116 KiB |
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@ -1,104 +0,0 @@
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# 实验配置
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本节主要讲述 parakeet 的推荐的配置实验的方式，以及我们做出这样的选择的原因。
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## 配置选项的内容
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深度学习实验常常有很多选项可配置。这些配置大概可以被分为几类：
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1. 数据源以及数据处理方式配置；
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2. 实验结果保存路径配置；
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3. 数据预处理方式配置；
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4. 模型结构和超参数配置；
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5. 训练过程配置。
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虽然这些配置之间也可能存在某些重叠项，比如数据预处理部分的配置可能就和模型配置有关。比如说 mel 频谱的维数，既可以理解为模型配置的一部分，也可以理解为数据处理配置的一部分。但大体上，配置文件是可以分成几个部分的。
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## 常见配置文件格式
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常见的配置文件的格式有 `ini`, `yaml`, `toml`, `json` 等。
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`ini`
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优点：简单，支持字符串插值等操作。
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缺点：仅支持两层结构，值不带类型信息，解析的时候需要手动 cast。
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`yaml`
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优点：格式简洁，值有类型，解析的时候一般不需手动 cast，支持写注释。
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缺点：语法规范复杂。
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`toml`
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和 yaml 类似
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`json`
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优点：格式简单，
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缺点：标记符号太多，可读性不佳，手写也容易出错。不支持注释。
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出于语言本身的表达能力和可读性，我们选择 yaml, 但我们会尽可能使配置文件简单。
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1. 类型上，只使用字符串，整数，浮点数，布尔值；
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2. 结构嵌套上，尽可能只使用两层或更浅的结构。
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## 配置选项和命令行参数处理
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对于深度学习实验，有部分配置是经常会发生改变的，比如数据源以及保存实验结果的路径，或者加载的 checkpoint 的路径等。对于这些配置，更好的做法是把它们实现为命令行参数。
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其余的不经常发生变动的参数，推荐将其写在配置文件中，我们推荐使用 `yaml` 作为配置文件，因为它允许添加注释，并且更加人类可读。
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当然把所有的选项都有 argparse 来处理也可以，但是对于选项丰富的深度学习实验来说，都使用 argparse 会导致代码异常冗长。
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但是需要注意的是，同时使用配置文件和命令行解析工具的时候，如果不做特殊处理，配置文件所支持的选项并不能显示在 argparse.ArgumentParser 的 usage 和 help 信息里。这主要是配置文件解析和 argparse 在设计上的一些固有的差异导致的。
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通过一些手段把配置所支持的选项附加到 ArgumentParser 固然可以弥补这点，但是这会存在一些默认值的优先级哪一方更高的问题，是默认配置的优先级更高，比如还是 ArgumentParser 中的默认值优先级更高。
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因此我们选择不把配置所支持的选项附加到 ArgumentParser，而是分开处理两部分。
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## 实践
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我们选择 yacs 搭配 argparse 作为配置解析工具，为 argparse 命令行新增一个选项 `--config` 来传入配置文件。yacs 有几个特点：
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1. 支持 yaml 格式的配置文件（亦即支持配置层级嵌套以及有类型的值）；
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2. 支持 config 的增量覆盖，以及由命令行参数覆盖配置文件等灵活的操作；
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3. 支持 `.key` 递归访问属性，比字典式的 `["key"]` 方便；
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我们推荐把默认的配置写成 python 代码（examples 中的每个例子都有一个 config.py，里面提供了默认的配置，并且带有注释）。而如果用户需要覆盖部分配置，则仅需要提供想要覆盖的部分配置即可，而不必提供一个完整的配置文件。这么做的考虑是：
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1. 仅提供需要覆盖的选项也是许多软件配置的标准方式。
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2. 对于同一个模型的两次实验，往往仅仅只有很少的配置发生变化，仅提供增量的配置比提供完整的配置更容易让用户看出两次实验的配置差异。
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3. 运行脚本的时候可以不传 `--config` 参数，而以默认配置运行实验，简化运行脚本。
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当新增实验的时候，可以参考 examples 里的例子来写默认配置文件。
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除了可以通过 `--config` 命令行参数来指定用于覆盖的配置文件。另外，我们还可以通过新增一个 `--opts` 选项来接收 ArgumentParser 解析到的剩余命令行参数。这些参数将被用于进一步覆盖配置。使用方式是 `--opts key1 value1 key2 value2 ...`，即以空格分割键和值，比如`--opts training.lr 0.001 model.encoder_layers 4`。其中的键是配置中的键名，对于嵌套的选项，其键名以 `.` 连接。
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## 默认的 ArgumentParser
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我们提供了默认的 ArgumentParser（参考 `parakeet/training/cli.py`）, 它实现了上述的功能。它包含极简的命令行选项，只有 `--config`, `--data`, `--output`, `--checkpoint_path`, `--device`, `--nprocs` 和 `--opts` 选项。
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这是一个深度学习基本都需要的一些命令行选项，因此当新增实验的时候，可以直接使用这个 ArgumentParser，当有超出这个范围的命令行选项时，也可以再继续新增。
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1. `--config` 和 `--opts` 用于支持配置文件解析，而配置文件本身处理了每个实验特有的选项；
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2. `--data` 和 `--output` 分别是数据集的路径和训练结果的保存路径（包含 checkpoints/ 文件夹，文本输出结果以及可视化输出结果）；
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3. `--checkpoint_path` 用于在训练前加载某个 checkpoint, 当需要从某个特定的 checkpoint 加载继续训练。另外，在不传 `--checkpoint_path` 的情况下，如果 `--output` 下的 checkpoints/ 文件夹中包含了训练的结果，则默认会加载其中最新的 checkpoint 继续训练。
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4. `--device` 和 `--nprocs` 指定了运行方式，`--device` 指定运行设备类型，是在 cpu 还是 gpu 上运行。`--nprocs` 指的是用多少个进程训练，如果 `nprocs` > 1 则意味着使用多进程并行训练。（注：目前只支持 gpu 多卡多进程训练。）
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使用帮助信息如下:
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```text
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usage: train.py [-h] [--config FILE] [--data DATA_DIR] [--output OUTPUT_DIR]
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[--checkpoint_path CHECKPOINT_PATH] [--device {cpu,gpu}]
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[--nprocs NPROCS] [--opts ...]
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optional arguments:
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-h, --help show this help message and exit
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--config FILE path of the config file to overwrite to default config
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with.
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--data DATA_DIR path to the datatset.
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--output OUTPUT_DIR path to save checkpoint and log. If not provided, a
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directory is created in runs/ to save outputs.
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--checkpoint_path CHECKPOINT_PATH
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path of the checkpoint to load
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--device {cpu,gpu} device type to use, cpu and gpu are supported.
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--nprocs NPROCS number of parallel processes to use.
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--opts ... options to overwrite --config file and the default
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config, passing in KEY VALUE pairs
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```
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@ -1,216 +0,0 @@
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# 数据准备
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本节主要讲述 `parakeet.data` 子模块的设计以及如何在实验中使用它。
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`parakeet.data` 遵循 paddle 管用的数据准备流程。Dataset, Sampler, batch function, DataLoader.
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## Dataset
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我们假设数据集是样例的列表。你可以通过 `__len__` 方法获取其长度，并且可以通过 `__getitem__` 方法随机访问其元素。有了上述两个调节，我们也可以用 `iter(dataset)` 来获得一个 dataset 的迭代器。我们一般通过继承 `paddle.io.Dataset` 来创建自己的数据集。为其实现 `__len__` 方法和 `__getitem__` 方法即可。
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出于数据处理，数据加载和数据集大小等方面的考虑，可以采用集中策略来调控数据集是否被懒惰地预处理，是否被懒惰地被加载，是否常驻内存等。
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1. 数据在数据集实例化的时候被全部预处理并常驻内存。对于数据预处理比较快，且整个数据集较小的情况，可以采用这样的策略。因为整个的数据集的预处理在数据集实例化时完成，因此要求预处理很快，否则将要花时间等待数据集实例化。因为被处理后的数据集常驻内存，因此要求数据集较小，否则可能不能将整个数据集加载进内存。
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2. 每个样例在被请求的时候预处理，并且把预处理的结果缓存。可以通过在数据集的 `__getitem__` 方法中调用单条样例的预处理方法来实现这个策略。这样做的条件一样是数据可以整个载入内存。但好处是不必花费很多时间等待数据集实例化。使用这个策略，则数据集被完整迭代一次之后，访问样例的时候会显著变快，因为不需要再次处理。但在首次使用的时候仍然会需要即时处理，所以如果快速评估数据迭代的数度还需要等数据集被迭代一遍。
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3. 先将数据集预处理一遍把结果保存下来。再作为另一个数据集使用，这个新的数据集的 `__getitem__` 方法则只是从存储器读取数据。一般来说数据读取的性能并不会制约模型的训练，并且这也不要求内存必须足以装下整个数据集。是一种较为灵活的方法。但是会需要一个单独的预处理脚本，并且根据处理后的数据写一个数据集。
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以上的三种只是一种概念上的划分，实际使用时候我们可能混用以上的策略。举例如下：
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1. 对于一个样例的多个字段，有的是很小的，比如说文本，可能可能常驻内存；而对于音频，频谱或者图像，可能预先处理并存储，在访问时仅加载处理好的结果。
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2. 对于某些比较大或者预处理比较慢的数据集。我们可以仅加载一个较小的元数据，里面包含了一些可以用于对样例进行排序或者筛选的特征码，则我们可以在不加载整个样例就可以利用这些元数据对数据进行排序或者筛选。
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一般来说，我们将一个 Dataset 的子类看作是数据集和实验的具体需求之间的适配器。
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parakeet 还提供了若干个高阶的 Dataset 类，用于从已有的 Dataset 产生新的 Dataset.
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1. 用于字段组合的有 TupleDataset, DictDataset;
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2. 用于数据集切分合并的有 SliceDataset, SubsetDataset, ChainDataset;
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3. 用于缓存数据集的有 CacheDataset;
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4. 用于数据集筛选的有 FilterDataset;
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5. 用于变换数据集的有 TransformDataset.
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可以灵活地使用这些高阶数据集来使数据处理更加灵活。
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## DataLoader
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`DataLoader` 类似 `Dataset` 也是可迭代对象，但是一般情况下，它是按批量来迭代的。在深度学习中我们需要 `DataLoader` 是因为把多个样例组成一个批次可以充分利用现代硬件的计算资源。可以根据一个 Dataset 构建一个 DataLoader，它可以被多次迭代。
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构建 DataLoader 除了需要一个 Dataset 之外，还需要两个要素。
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1. 如何组成批次。
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2. 如何选取样例来组成批次；
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下面的两个小节将分别提供这两个要素。
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### batch function
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批次是包含多个样例的列表经过某种变换的结果。假设一个样例是一个拥有多个字段的结构（在不同的编程语言可能有不同的实现，比如在 python 中可以是 tuple, dict 等，在 C/C++ 中可能是一个 struct）。那么包含多个样例的列表就是一个结构的阵列(array of structure, AOS). 而出于训练神经网络的需要，我们希望一个批次和一个样例一样，是拥有多个字段的一个结构。因此需要一个方法，把一个结构的阵列(array of structures)变成一个阵列的结构(structure of arrays).
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下面是一个简单的例子：
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下面的表格代表了两个样例，每个包含 5 个字段。
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| weight | height | width | depth | density |
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| ------ | ------ | ----- | ----- | ------- |
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| 1.2 | 1.1 | 1.3 | 1.4 | 0.8 |
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| 1.6 | 1.4 | 1.2 | 0.6 | 1.4 |
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以上表格的 AOS 表示形式和 SOA 表示形式如下:
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AOS:
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```text
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[(1.2, 1,1, 1,3, 1,4, 0.8),
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(1.6, 1.4, 1.2, 0.6, 1.4)]
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```
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SOA:
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```text
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([1,2, 1.6],
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[1.1, 1.4],
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[1.3, 1.2],
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[1.4, 0.6],
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[0.8, 1.4])
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```
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对于上述的例子，将 AOS 转换为 SOA 是平凡的。只要把所有样例的各个字段 stack 起来就可以。但事情并非总是如此简单。当一个字段包含一个序列，你可能就需要先把所有的序列都补长 (pad) 到最长的序列长度，然后才能把它们 stack 起来。对于某些情形，批次可能比样例多一些字段，比如说对于包含序列的样例，在补长之后，可能需要增设一个字段来记录那些字段的有效长度。因此，一般情况下，需要一个函数来实现这个功能，而且这是和这个数据集搭配的。当然除了函数之外，也可以使用任何的可调用对象，我们把这些称为 batch function.
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### Sampler
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有了 batch function（我们知道如何组成批次）, 接下来是另一个问题，将什么组成批次呢？当组建一个批次的时候，我们需要决定选取那些样例来组成它。因此我们预设数据集是可以随机访问的，我们只需要选取对应的索引即可。我们使用 sampler 来完成选取 index 的任务。
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Sampler 被实现为产生整数的可迭代对象。假设数据集有 `N` 个样例，那么产生 `[0, N)` 之间的整数的迭代器就是一个合适的迭代器。最常用的 sampler 是 `SequentialSampler` 和 `RandomSampler`.
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当迭代一个 DataLoader 的时候，首先 sampler 产生多个 index, 然后根据这些 index 去取出对应的样例，并调用 batch function 把这些样例组成一个批次。当然取出样例的过程是可并行的，但调用 batch function 组成 batch 不是。
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另外的一种选择是使用 batch sampler, 它是产生整数列表的可迭代对象。对于一般的 sampler, 需要对其迭代器使用 next 多次才能产出多个 index, 而对于 batch sampler, 对其迭代器使用 next 一次就可以产出多个 index. 对于使用一般的 sampler 的情形，batch size 由 DataLoader 的来决定。而对于 batch sampler, 则是由它决定了 DataLoader 的 batch size, 因此可以用它来实现一些特别的需求，比如说动态 batch size.
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## 示例代码
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以下是我们使用 `parakeet.data` 处理 `LJSpeech` 数据集的代码。
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首先，我们定义一个 class 来代表 LJspeech 数据集，它只是如其所是地加载了元数据，亦即数据集中的 `metadata.csv` 文件，其中记录了音频文件的文件名，以及转录文本。但并不加载音频，也并不做任何的预处理。我们有意让这个数据集保持简单，它仅需要数据集的路径来实例化。
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```python
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import csv
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import numpy as np
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import librosa
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from pathlib import Path
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from paddle.io import Dataset
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from parakeet.data import batch_spec, batch_wav
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class LJSpeechMetaData(Dataset):
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def __init__(self, root):
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self.root = Path(root).expanduser()
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wav_dir = self.root / "wavs"
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csv_path = self.root / "metadata.csv"
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records = []
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speaker_name = "ljspeech"
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with open(str(csv_path), 'rt') as f:
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for line in f:
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filename, _, normalized_text = line.strip().split("|")
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filename = str(wav_dir / (filename + ".wav"))
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records.append([filename, normalized_text, speaker_name])
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self.records = records
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def __getitem__(self, i):
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return self.records[i]
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def __len__(self):
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return len(self.records)
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```
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然后我们定义一个 `Transform` 类，用于处理 `LJSpeechMetaData` 中的样例，将其转换为模型所需要的数据。对于不同的模型可以定义不同的 Transform，这样就可以共用 `LJSpeechMetaData` 的代码。
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```python
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from parakeet.audio import AudioProcessor
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from parakeet.audio import LogMagnitude
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from parakeet.frontend import English
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class Transform(object):
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def __init__(self):
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self.frontend = English()
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self.processor = AudioProcessor(
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sample_rate=22050,
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n_fft=1024,
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win_length=1024,
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hop_length=256,
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f_max=8000)
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self.normalizer = LogMagnitude()
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def forward(self, record):
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fname, text, _ = meta_data:
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wav = processor.read_wav(fname)
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mel = processor.mel_spectrogram(wav)
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mel = normalizer.transform(mel)
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phonemes = frontend.phoneticize(text)
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ids = frontend.numericalize(phonemes)
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mel_name = os.path.splitext(os.path.basename(fname))[0]
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stop_probs = np.ones([mel.shape[1]], dtype=np.int64)
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stop_probs[-1] = 2
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return (ids, mel, stop_probs)
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```
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`Transform` 加载音频，并且提取频谱。把 `Transform` 实现为一个可调用的类可以方便地持有许多选项，比如和傅里叶变换相关的参数。这里可以把一个 `LJSpeechMetaData` 对象和一个 `Transform` 对象组合起来，创建一个 `TransformDataset`.
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```python
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from parakeet.data import TransformDataset
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meta = LJSpeechMetaData(data_path)
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transform = Transform()
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ljspeech = TransformDataset(meta, transform)
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```
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当然也可以选择专门写一个转换脚本把转换后的数据集保存下来，然后再写一个适配的 Dataset 子类去加载这些保存的数据。实际这么做的效率会更高。
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接下来我们需要写一个可调用对象将多个样例组成批次。因为其中的 ids 和 mel 频谱是序列数据，所以我们需要进行 padding.
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```python
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class LJSpeechCollector(object):
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"""A simple callable to batch LJSpeech examples."""
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def __init__(self, padding_idx=0, padding_value=0.):
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self.padding_idx = padding_idx
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self.padding_value = padding_value
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def __call__(self, examples):
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ids = [example[0] for example in examples]
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mels = [example[1] for example in examples]
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stop_probs = [example[2] for example in examples]
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ids = batch_text_id(ids, pad_id=self.padding_idx)
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mels = batch_spec(mels, pad_value=self.padding_value)
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stop_probs = batch_text_id(stop_probs, pad_id=self.padding_idx)
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return ids, np.transpose(mels, [0, 2, 1]), stop_probs
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```
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以上的组件准备就绪后，可以准备整个数据流。
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```python
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def create_dataloader(source_path, valid_size, batch_size):
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lj = LJSpeechMeta(source_path)
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transform = Transform()
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lj = TransformDataset(lj, transform)
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valid_set, train_set = dataset.split(lj, valid_size)
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train_loader = DataLoader(
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train_set,
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return_list=False,
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batch_size=batch_size,
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shuffle=True,
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drop_last=True,
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collate_fn=LJSpeechCollector())
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valid_loader = DataLoader(
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||||||
valid_set,
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return_list=False,
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||||||
batch_size=batch_size,
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shuffle=False,
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||||||
drop_last=False,
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collate_fn=LJSpeechCollector())
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return train_loader, valid_loader
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```
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train_loader 和 valid_loader 可以被迭代。对其迭代器使用 next, 返回的是 `paddle.Tensor` 的 list, 代表一个 batch，这些就可以直接用作 `paddle.nn.Layer` 的输入了。
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@ -1,75 +0,0 @@
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# 实验流程
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实验中有不少细节需要注意，比如模型的保存和加载，定期进行验证，文本 log 和 可视化 log，保存配置文件等，另外对于不同的运行方式还有额外的处理，这些代码可能比较繁琐，但是对于追踪代码变化对结果的影响以及 debug 都非常重要。为了减少写这部分代码的成本，我们提供了不少通用的辅助代码，比如用于保存和加载，以及可视化的代码，可供实验代码直接使用。
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而对于整个实验过程，我们提供了一个 ExperimentBase 类，它是在模型和实验开发的过程抽象出来的训练过程模板，可以作为具体实验的基类使用。相比 chainer 中的 Trainer 以及 keras 中的 Model.fit 而言，ExperimentBase 是一个相对低层级的 API。它是作为基类来使用，用户仍然需要实现整个训练过程，也因此可以自由控制许多东西；而不是作为一种组合方式来使用，用户只需要提供模型，数据集，评价指标等就能自动完成整个训练过程。
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前者的方式并不能节省很多代码量，只是以一种标准化的方式来组织代码。后者的方式虽然能够节省许多代码量，但是把如何组成整个训练过程的方式对用户隐藏了。如果需要为标准的训练过程添加一些自定义行为，则必须通过 extension/hook 等方式来实现，在一些固定的时点加入一些自定义行为（比如 iteration 开始、结束时，epoch 开始、结束时，整个训练流程开始、结束时）。
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通过 extension/hook 之类的方式来为训练流程加入自定义行为，往往存在一些 access 的限制。extension/hook 一般是通过 callable 的形式来实现，但是这个 callable 可访问的变量往往是有限的，比如说只能访问 model, optimzier, dataloader, iteration, epoch, metric 等，如果需要访问其他的中间变量，则往往比较麻烦。
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此外，组合式的使用方式往往对几个组件之间传输数据的协议有一些预设。一个常见的预设是：dataloader 产生的 batch 即是 model 的输入。在简单的情况下，这样大抵是没有问题的，但是也存在一些可能，模型需要除了 batch 之外的输入。令一个常见的预设是：criterion 仅需要 model 的 input 和 output 就能计算 loss, 但这么做其实存在 overkill 的可能，某些情况下，不需要 input 和 output 的全部字段就能计算 loss，如果为了满足协议而把 criterion 的接口设计成一样的，存在输出不必要的参数的问题。
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## ExperimentBase 的设计
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因此我们选择了低层次的接口，用户仍然可以自由操作训练过程，而只是对训练过程做了粗粒度的抽象。可以参考 [ExperimentBase](parakeet/training/experiment.py) 的代码。
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继承 ExperimentBase 写作自己的实验类的时候，需要遵循一下的一些规范：
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1. 包含 `.model`, `.optimizer`, `.train_loader`, `.valid_loader`, `.config`, `.args` 等属性。
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2. 配置需要包含一个 `.training` 字段, 其中包含 `valid_interval`, `save_interval` 和 `max_iteration` 几个键. 它们被用作触发验证，保存 checkpoint 以及停止训练的条件。
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3. 需要实现四个方法 `train_batch`, `valid`, `setup_model` and `setup_dataloader`。`train_batch` 是在一个 batch 的过程，`valid` 是在整个验证数据集上执行一次验证的过程，`setup_model` 是初始化 model 和 optimizer 的过程，其他的模型构建相关的代码也可以放在这里，`setup_dataloader` 是 train_loader 和 valid_loader 的构建过程。
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实验的初始化过程如下, 包含了创建模型，优化器，数据迭代器，准备输出目录，logger 和可视化，保存配置的工作，除了 `setup_dataloader` 和 `self.setup_model` 需要自行实现，其他的几个方法都已有标准的实现。
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```python
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def __init__(self, config, args):
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self.config = config
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self.args = args
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def setup(self):
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paddle.set_device(self.args.device)
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if self.parallel:
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self.init_parallel()
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self.setup_output_dir()
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self.dump_config()
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self.setup_visualizer()
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self.setup_logger()
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self.setup_checkpointer()
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self.setup_dataloader()
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self.setup_model()
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self.iteration = 0
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self.epoch = 0
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```
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使用的时候只要一下的代码即可配置好一次实验：
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```python
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exp = Experiment(config, args)
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exp.setup()
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```
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整个训练流程可以表示如下:
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```python
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def train(self):
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self.new_epoch()
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while self.iteration < self.config.training.max_iteration:
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self.iteration += 1
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self.train_batch()
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if self.iteration % self.config.training.valid_interval == 0:
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self.valid()
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if self.iteration % self.config.training.save_interval == 0:
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self.save()
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```
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使用时只需要执行如下代码即可开始实验。
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```python
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exp.run()
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```
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@ -1,74 +0,0 @@
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# 如何准备自己的实验
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对于一般的深度学习实验，有几个部分需要处理。
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1. 按照模型的需要对数据进行预处理，并且按批次迭代数据集；
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2. 定义模型以及优化器等组件；
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3. 写出训练过程（一般包括 forward/backward 计算，参数更新，log 记录，可视化，定期评估等步骤）；
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4. 配置并运行实验。
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## 数据处理
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对于数据处理，`parakeet.data` 采用了 paddlepaddle 常用的 `Dataset -> DataLoader` 的流程。数据处理流程的概览如下:
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```text
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Dataset --(transform)--> Dataset --+
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sampler --+
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batch_fn --+-> DataLoader
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```
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其中 transform 代表的是对样例的预处理。可以使用 `parakeet.data` 中的 TransformDataset 来从一个 Dataset 构建另一个 Dataset.
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得到想要的 Dataset 之后，提供 sampler 和 batch function, 即可据此构建 DataLoader. DataLoader 产生的结果可以直接用作模型的输入。
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详细的使用方式参见 [data_cn](./data_cn.md).
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## 模型
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为了对模型的可复用行和功能做较好的平衡，我们把模型按照其特征分为几种。
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对于较为常用，可以作为其他更大的模型的部分的模块，我们尽可能将其实现得足够简单和通用，因为它们会被复用。对于含有可训练参数的模块，一般实现为 `paddle.nn.Layer` 的子类，但它们不是直接面向一个任务，因此不会带上处理未加工的输入和输出的功能。对于不含有可训练参数的模块，可以直接实现为一个函数，其输入输出都是 `paddle.Tensor` 或其集合。
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针对一个特定任务的开箱模型，一般实现为 `paddle.nn.Layer` 的子类，是一个任务的核心计算单元。为了方便地处理输入和输出，一般还可以为它添加处理未加工的输入输出的功能。比如对于 NLP 任务来说，尽管神经网络接受的输出是文本的 id, 但是为了使模型能够处理未加工的输入，文本预处理的功能，以及文本转 id 的字典，也都应该视作模型的一部分。
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当一个模型足够复杂，对其进行模块化切分是更好的选择，尽管拆分出来的小模块的功能也不一定非常通用，可能只是用于某个模型，但是当作么做有利于代码的清晰简洁时，仍然推荐这么做。
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在 parakeet 的目录结构中，复用性较高的模块被放在 [parakeet.modules](../parakeet/modules/), 但是针对特定任务的模型则放在 [parakeet.models](../parakeet/models).
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当开发新的模型的时候，开发这需要考虑拆分模块的可行性，以及模块的通用程度，把它们分置于合适的目录。
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## 配置实验
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我们使用 yacs 和 argparse 分别处理配置文件解析和命令行参数解析。关于配置的推荐方式，参考 [实验配置](./config_cn.md).
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## 训练流程
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训练流程一般就是多次训练一个循环体。典型的循环体包含如下的过程：
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1. 迭代数据集；
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2. 处理批次数据；
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3. 神经网络的 forward/backward 计算；
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4. 参数更新；
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5. 符合一定条件时，在验证数据集上评估模型；
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6. 写日志，可视化，以及在某些情况下保存必要的中间结果；
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7. 保存模型和优化器的状态。
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`数据处理` 包含了数据集以及 batch_function 的定义, 模型和优化器包含了模型的 forward/backward 计算的定义。而在模型和数据都准备好了，我们需要把这些组织起来，完成实验代码。
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训练流程的组装，可以参考 [实验流程](./experiment_cn.md).
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## 实验模板
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实验代码一般以如下的方式组织：
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```text
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├── README.md (实验的帮助信息)
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├── config.py (默认配置)
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├── preprocess.py (数据预处理脚本)
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├── data.py (Dataset, batch_function 等的定义)
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├── synthesis.py (用于生成的代码)
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├── train.py (用于训练的代码)
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└── utils.py (其他必要的辅助函数)
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在这个软件源中包含了几个例子，可以在 [Parakeet/examples](../examples) 中查看。这些实验被作为样例提供给用户，可以直接运行。同时也欢迎用户添加新的模型和实验并为 `Parakeet` 贡献代码。
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安装
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安装 PaddlePaddle
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Parakeet 以 PaddlePaddle 作为其后端，因此依赖 PaddlePaddle，值得说明的是 Parakeet 要求 2.0 及以上版本的 PaddlePaddle。你可以通过 pip 安装。如果需要安装支持 gpu 版本的 PaddlePaddle，需要根据环境中的 cuda 和 cudnn 的版本来选择 wheel 包的版本。使用 conda 安装以及源码编译安装的方式请参考 `PaddlePaddle 快速安装 <https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick/)>`_.
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**gpu 版 PaddlePaddle**
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.. code-block:: bash
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python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1.post101 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html
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python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1.post100 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html
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**cpu 版 PaddlePaddle**
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.. code-block:: bash
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python -m pip install paddlepaddle==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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安装 libsndfile
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因为 Parakeet 的实验中常常会需要用到和音频处理，以及频谱处理相关的功能，所以我们依赖 librosa 和 soundfile 进行音频处理。而 librosa 和 soundfile 依赖一个 C 的库 libsndfile, 因为这不是 python 的包，对于 windows 用户和 mac 用户，使用 pip 安装 soundfile 的时候，libsndfile 也会被安装。如果遇到问题也可以参考 `SoundFile <https://pypi.org/project/SoundFile>`_.
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对于 linux 用户，需要使用系统的包管理器安装这个包，常见发行版上的命令参考如下。
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.. code-block::
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# ubuntu, debian
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sudo apt-get install libsndfile1
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# centos, fedora,
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sudo yum install libsndfile
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# openSUSE
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sudo zypper in libsndfile
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安装 Parakeet
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我们提供两种方式来使用 Parakeet.
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#. 需要运行 Parakeet 自带的实验代码，或者希望进行二次开发的用户，可以先从 github 克隆本工程，cd 仅工程目录，并进行可编辑式安装（不会被复制到 site-packages, 而且对工程的修改会立即生效，不需要重新安装），之后就可以使用了。
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.. code-block:: bash
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# -e 表示可编辑式安装
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pip install -e .
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#. 仅需要使用我们提供的训练好的模型进行预测，那么也可以直接安装 pypi 上的 wheel 包的版本。
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.. code-block:: bash
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pip install paddle-parakeet
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# Parakeet 概览
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<img src="../images/logo.png" alt="parakeet-logo" style="zoom: 33%;" />
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Parakeet 旨在为开源社区提供一个灵活，高效，先进的语音合成工具箱。Parakeet 基于PaddlePaddle 2.0 构建，并且包含了百度研究院以及其他研究机构的许多有影响力的 TTS 模型。
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Parakeet 为用户和开发者提供了
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1. 可复用的模型以及常用的模块；
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2. 从数据处理，模型训练到预测等一系列过程的完整实验；
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3. 高质量的开箱即用模型。
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