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syh0304: 帮我找到SOLOSPEECH项目里，关于模型定义的代码文件
GitHub Copilot:
syh0304: 据说有 SoloSpeech 的模型定义代码（比如 model.py 中的 nn.Module 类），并且该模型 没有使用一些不支持量化的自定义算子，那你 可以尝试手动对模型做 PTQ
GitHub Copilot: 在 model.py 文件中，定义了两个主要的模型类：
- `LMModel(nn.Module)`：语言模型，用于估算每个码本条目的概率。
- `EncodecModel(nn.Module)`：主模型，处理原始音频波形，包括编码器、解码器和量化器。
这些模型均继承自 `torch.nn.Module`，且没有使用不支持量化的自定义算子，因此可以尝试手动对模型进行 PTQ（Post Training Quantization，训练后量化）。
如果你需要具体的 PTQ 代码示例或操作流程，可以继续说明你的需求。
syh0304: 能看到这个项目现在默认跑调用的哪些参数吗，因为我的8G显卡带不起来，我想把设置调低些。运行项目的文件是webui.bat
GitHub Copilot: 项目默认调用参数主要在 test.py 里通过 argparse 设置，关键参数如下：
- `--num_infer_steps`（默认200）：推理步数，影响显存和速度
- `--sample-rate`（默认16000）：采样率，影响输入数据大小
- `--eta`（默认0）：DDIM采样相关
- `--random-seed`（默认42）
此外，模型和推理相关的详细配置（如网络层数、采样长度等）通常在 yaml/json 配置文件里，比如 dance_diffusion_base.json 里 `sample_size`、`sample_rate`、`n_attn_layers` 等。
**如果你的显卡显存不足，可以尝试：**
1. 在运行时加参数 `--num_infer_steps 50` 或更低（如20），减少推理步数。
2. 降低采样率（如 `--sample-rate 8000`），但音质会下降。
3. 查找模型配置文件（如 json/yaml），把 `sample_size`、`n_attn_layers` 等参数调低。
如需具体修改方法或自动化脚本，请告知你的目标参数或需求。
syh0304: 两个文件的区别
GitHub Copilot: `fast_test.py` 和 test.py 的主要区别如下：
1. **模型调用简化**
- `fast_test.py` 只用到了 `SoloSpeech_TSE`（提取器）和 `autoencoder`，去掉了 `SoloSpeech_TSR`（重构器）、`ScoreModel`（校正器）等后处理模块，推理流程更简单。
- test.py 包含完整的 SoloSpeech 推理链，包括提取器、重构器、校正器、说话人相似度判别等，流程更复杂，显存占用更高。
2. **推理速度与显存占用**
- `fast_test.py` 设计为“Fast and light-weight inference”，显存占用和推理时间都更低，适合显卡资源有限的场景。
- test.py 追求分离效果和完整性，显存和算力需求更高。
3. **输出结果**
- `fast_test.py` 只输出一次分离结果（tse_pred），直接保存音频。
- test.py 会输出两路分离结果（tse_pred, tsr_pred），并通过说话人相似度和校正器进一步筛选和优化输出。
4. **依赖和加载的模型文件**
- `fast_test.py` 只下载和加载必要的模型（提取器和压缩器）。...
