|-转 学习模型蒸馏之蒸馏SoloSpeech 2025年8月
结果最后腾讯元宝不提蒸馏的事情了，开始自己搞多人声音的目标人提取代码，吐了
我新开个腾讯元宝的对话
SoloSpeech的模型蒸馏。用于专门做多人语音中目标人语音的提取，只要支持中文就行，不需要多语言。现在的SoloSpeech处理16秒的多人声音的目标人声音提取要10分钟，太慢了，所以要蒸馏。其他方案不考虑，只提供蒸馏的方案，并给出完整代码，SoloSpeech的模型已经从官方下载好了。
以下是我和腾讯元宝的对话
蒸馏 SoloSpeech 是一个很有挑战性但也很有意思的任务！SoloSpeech 是一个单说话人语音合成（TTS）模型，蒸馏（Knowledge Distillation）可以帮助你将一个大模型的知识迁移到一个小模型上，从而在保持性能的同时减少计算资源消耗。下面我会从 蒸馏的基本概念、SoloSpeech 的背景、蒸馏 SoloSpeech 的步骤 和 一些代码示例 几个方面来帮你入门。
一、蒸馏（Knowledge Distillation）的基本概念
蒸馏的核心思想是：用一个教师模型（Teacher） 的输出去指导一个学生模型（Student） 的训练，让学生模型学习教师模型的“知识”。常见的蒸馏方式有：
- •Logit 蒸馏：让学生模型的输出 Logits 尽量接近教师模型的输出 Logits。
- •特征蒸馏：让学生模型的中间层特征（如隐藏层输出）尽量接近教师模型的中间层特征。
- •响应蒸馏：结合 Logit 和特征蒸馏，同时优化多个层面的输出。
对于 TTS 任务（比如 SoloSpeech），你通常需要关注 声学模型 和 声码器（Vocoder） 的蒸馏，因为 TTS 通常分为文本转声学特征（Text-to-Acoustic Features）和声学特征转波形（Acoustic Features-to-Waveform）两个阶段。
二、SoloSpeech 的背景
SoloSpeech 是一个单说话人 TTS 模型，通常基于 Tacotron2、FastSpeech2 或 VITS 等架构改进而来，核心是“单说话人”意味着它只需要训练一个说话人的数据，就能合成该说话人的语音。蒸馏 SoloSpeech 时，你可以选择：
- •蒸馏 文本编码器（将文本转为声学特征的编码）。
- •蒸馏 声学模型（如 FastSpeech2 的 Duration Predictor、Variance Adaptor 等）。
- •蒸馏 声码器（如 HiFi-GAN）。
三、蒸馏 SoloSpeech 的步骤
下面以 “蒸馏 FastSpeech2（作为教师）到 FastSpeech2（作为学生）” 为例，演示核心思路。你可以根据 SoloSpeech 的具体架构调整步骤。
1. 准备教师模型和学生模型
假设你已经有一个训练好的 SoloSpeech 教师模型（teacher_model），现在要训练一个更小的学生模型（student_model）。
import torch
import torch.nn as nn
from speechbrain.nnet.linear import Linear
from speechbrain.lobes.models.fastspeech2 import FastSpeech2 # 假设基于 FastSpeech2
# 教师模型（大模型，已训练好）
teacher_model = FastSpeech2(
encoder_dim=512,
decoder_dim=512,
n_mels=80,
# ... 其他参数
)
teacher_model.load_state_dict(torch.load("teacher_solospeech.pth")) # 加载预训练权重
# 学生模型（小模型，待训练）
student_model = FastSpeech2(
encoder_dim=256, # 比教师小
decoder_dim=256, # 比教师小
n_mels=80,
# ... 其他参数
)
2. 定义蒸馏损失
蒸馏损失通常包括 L1/L2 损失（用于特征对齐）和 CE 损失（用于 Logits 对齐）。这里以 L2 损失 为例，对齐教师和学生的中间层输出：
class DistillationLoss(nn.Module):
def __init__(self, alpha=0.5, temperature=1.0):
super().__init__()
self.alpha = alpha # 蒸馏损失权重
self.temperature = temperature # 温度参数（软化 Logits）
self.l2_loss = nn.MSELoss() # 特征蒸馏用 L2
def forward(self, student_output, teacher_output):
# 假设 student_output 和 teacher_output 是 (batch_size, seq_len, feature_dim)
# 特征蒸馏：对齐中间层输出
feature_loss = self.l2_loss(student_output, teacher_output)
return self.alpha * feature_loss
3. 训练学生模型
训练时，先用教师模型生成“软标签”（或中间层特征），再用这些标签指导学生模型训练。
# 超参数
lr = 1e-4
batch_size = 16
epochs = 100
# 优化器
optimizer = torch.optim.Adam(student_model.parameters(), lr=lr)
# 损失函数
distill_loss_fn = DistillationLoss(alpha=0.7, temperature=2.0)
ce_loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 如果需要 Logits 蒸馏
# 训练循环
for epoch in range(epochs):
for batch in train_loader: # 假设 train_loader 是你的数据加载器
text, mel_target = batch["text"], batch["mel_target"]
# 教师模型推理（获取中间层特征或 Logits）
with torch.no_grad():
teacher_encoder_output, teacher_decoder_output = teacher_model.forward_encoder_decoder(text)
# 这里假设 teacher_encoder_output 是中间层特征
# 学生模型推理
student_encoder_output, student_decoder_output = student_model.forward_encoder_decoder(text)
# 计算蒸馏损失（特征对齐）
loss_distill = distill_loss_fn(student_encoder_output, teacher_encoder_output)
# 计算 Mel 损失（监督损失，可选）
mel_pred = student_model.decoder(student_decoder_output)
loss_mel = ce_loss_fn(mel_pred, mel_target)
# 总损失 = 蒸馏损失 + 监督损失
total_loss = loss_distill + loss_mel
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
total_loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Epoch {epoch}, Loss: {total_loss.item()}")
4. 蒸馏声码器（HiFi-GAN 示例）
如果 SoloSpeech 还包含声码器（如 HiFi-GAN），你还需要蒸馏声码器。思路类似： ...
|-转 Google colab 测试运行SoloSpeech蒸馏项目中教师模型的训练
注意：普通用户的谷歌Drive空间只有15G。9G多的压缩文件是没法解压的，只能把文件下载到本地后解压了再上传到Drive。另外谷歌的付费模式已经查不到支持paypal了，只支持信用卡等银行卡 20250828 0928
由于SoloSpeech官方没有提供蒸馏用的教师模型，只好自己训练一个。
谷歌每天给的免费的GPU运行时的时间是2小时20分钟左右。
免费给的无GUP只有CPU的运行时是15小时左右。Nice. 20250828 0720
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在您当前的用量水平下，此运行时可能会持续长达 2 小时 10 分钟。
Python 3 Google Compute Engine 后端 (GPU)
显示06:59到07:02之间的资源
系统 RAM
1.5 / 12.7 GB
GPU RAM
0.0 / 15.0 GB
磁盘
39.3 / 112.6 GB
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在您当前的用量水平下，此运行时可能会持续长达 14 小时 50 分钟。
Python 3 Google Compute Engine 后端
显示07:13到07:18之间的资源
系统 RAM
1.4 / 12.7 GB
磁盘
39.4 / 107.7 GB
Mounted at /content/drive /tmp/ipython-input-3132227012.py:60: DeprecationWarning: Python 3.14 will, by default, filter extracted tar archives and reject files or modify their metadata. Use the filter argument to control this behavior. tar_ref.extractall(DATA_DIR)
20250828 0725
Requirement already satisfied: platformdirs>=2.5.0 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from pooch>=1.1->librosa) (4.3.8)
Requirement already satisfied: requests>=2.19.0 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from pooch>=1.1->librosa) (2.32.4)
Requirement already satisfied: threadpoolctl>=3.1.0 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from scikit-learn>=1.1.0->librosa) (3.6.0)
Requirement already satisfied: charset_normalizer<4,>=2 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from requests>=2.19.0->pooch>=1.1->librosa) (3.4.3)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from requests>=2.19.0->pooch>=1.1->librosa) (3.10)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from requests>=2.19.0->pooch>=1.1->librosa) (2.5.0)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from requests>=2.19.0->pooch>=1.1->librosa) (2025.8.3)
Mounted at /content/drive
/tmp/ipython-input-3132227012.py:60: DeprecationWarning: Python 3.14 will, by default, filter extracted tar archives and reject files or modify their metadata. Use the filter argument to control this behavior.
tar_ref.extractall(DATA_DIR)
---------------------------------------------------------------------------
KeyboardInterrupt Traceback (most recent call last)
/tmp/ipython-input-3132227012.py in ()
58 try:
59 with tarfile.open(FILENAME, 'r:gz') as tar_ref:
---> 60 tar_ref.extractall(DATA_DIR)
61 print("Extracted data.")
62 except Exception as e:
3 frames
/usr/lib/python3.12/tarfile.py in makefile(self, tarinfo, targetpath)
2559 source.seek(tarinfo.offset_data)
2560 bufsize = self.copybufsize
-> 2561 with bltn_open(targetpath, "wb") as target:
2562 if tarinfo.sparse is not None:
2563 for offset, size in tarinfo.sparse:
KeyboardInterrupt:
...
|-转 学习模型蒸馏之蒸馏SoloSpeech 2025年8月 与通义对话
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以下是为 8GB 显卡 优化的 语音分离训练代码，基于 AISHELL-1 数据集，使用 PyTorch + Conv-TasNet 轻量模型，支持 混合精度训练 和 显存优化，适合本地快速运行。
环境依赖
# 安装依赖pip install torch torchaudio numpy tqdm
数据集结构要求
aishell-1/ ├── data/ │ ├── train/ ← ✅ 训练数据（语音文件） │ └── dev/ ← ✅ 验证数据（语音文件） ├── trans.txt ← ✅ 文本转录 └── README.md
完整训练代码（8GB 显存优化版）
import os
import torch
import torchaudio
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
from tqdm import tqdm
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# =================== 1. 自定义 Dataset ===================
class AISHELLDataset(Dataset):
def __init__(self, data_dir, transcript_path, subset="train"):
self.data_dir = os.path.join(data_dir, subset)
self.transcript_path = transcript_path
self.file_list = [f for f in os.listdir(self.data_dir) if f.endswith(".wav")]
self.speaker_ids = [f.split("_")[0] for f in self.file_list] # 假设文件名格式为 S0001_BAC009S0001W0001.wav
def __len__(self):
return len(self.file_list)
def __getitem__(self, idx):
filename = self.file_list[idx]
file_path = os.path.join(self.data_dir, filename)
audio, sr = torchaudio.load(file_path) # 加载音频
assert sr == 16000, "采样率必须是 16kHz"
return audio, filename # 返回音频张量和文件名
# =================== 2. 轻量模型：Conv-TasNet（简化版） ===================
class SeparationModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SeparationModel, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv1d(1, 16, kernel_size=16, stride=4, padding=4), # (B, 16, T)
nn.ReLU(),
nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=8, stride=2, padding=2), # (B, 32, T)
nn.ReLU()
)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.ConvTranspose1d(32, 16, kernel_size=8, stride=2, padding=2, output_padding=0),
nn.ReLU(),
nn.ConvTranspose1d(16, 1, kernel_size=16, stride=4, padding=4, output_padding=0)
)
def forward(self, x):
x = self.encoder(x) # 编码
x = self.decoder(x) # 解码
return x # 输出分离后的语音
# =================== 3. 训练逻辑 ===================
def collate_fn(batch):
audios, filenames = zip(*batch)
audios = pad_sequence(audios, batch_first=True) # 填充为相同长度
return audios, filenames
def train():
# 参数设置
data_dir = "aishell-1/data" # 替换为你的数据路径
transcript_path = "aishell-1/trans.txt" # 替换为你的转录文件路径
model = SeparationModel().cuda()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
criterion = nn.MSELoss()
scaler = GradScaler()
# 数据加载器
train_dataset = AISHELLDataset(data_dir, transcript_path, subset="train")
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True, collate_fn=collate_fn, num_workers=2)
# 混合精度训练
for epoch in range(10): # 训练 10 轮
model.train()
total_loss = 0
for batch in tqdm(train_loader, desc=f"Epoch {epoch+1}"):
audios, _ = batch
audios = audios.cuda()
with autocast(): # 自动混合精度
outputs = model(audios)
loss = criterion(outputs, audios) # 假设目标是原始音频（仅示例）
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
total_loss += loss.item()
print(f"Epoch {epoch+1} Loss: {total_loss / len(train_loader):.4f}")
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "separation_model.pth")
if __name__ == "__main__":
train()
### 🚀 **关键优化点说明**...
|-转 腾讯云代码助手（Tencent Cloud CodeBuddy)插件在VS Code上
要先登录，登录后会提示配置项目，项目必须是git这类的才能用腾讯云代码助手（Tencent Cloud CodeBuddy)...
