|-转 学习模型蒸馏之蒸馏SoloSpeech 2025年8月 与通义对话
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2. **申请免费 GPU 资源**：
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3. **迁移训练到云端**：
- 将模型和数据上传至云平台，使用 GPU 加速训练。
4. **监控与调优**：
- 使用 TensorBoard 或 Weights & Biases 监控训练过程。
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### ? **总结**
- **本地训练**：通过减小 batch size、使用混合精度、精简模型结构，可在 8G 显卡上运行。
- **云端资源**：国内多家云服务商和学术平台提供免费 GPU，适合大规模训练。
- **推荐顺序**：本地验证 → 申请免费 GPU → 云端加速训练 → 部署模型。
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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 SoloSpeech 模型蒸馏：训练教师模型全流程
做SoloSpeech的模型蒸馏，先要给SoloSpeech训练教师模型，因为官网SoloSpeech并没有提供。
### **SoloSpeech 模型蒸馏：训练教师模型全流程**
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#### **1. 背景与目标**
- **模型蒸馏**（Knowledge Distillation）：通过训练一个轻量级模型（学生模型）模仿教师模型的行为，提升推理效率。
- **问题**：SoloSpeech 官方未提供预训练教师模型，需自行训练。
- **目标**：基于公开数据集（如 AISHELL-1）训练高质量教师模型，作为后续蒸馏的基础。
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#### **2. 核心步骤**
##### **Step 1: 准备数据**
- **数据集要求**：
- 高质量语音-文本对（如 AISHELL-1、LibriSpeech）。
- 包含干净语音、文本标注、说话人信息。
- **预处理**：
- **音频处理**：使用 `torchaudio` 提取梅尔频谱（Mel Spectrogram）。
- **文本处理**：BPE 编码（使用 `SentencePiece` 或 `subword-nmt`）。
- **数据增强**：噪声添加、速度扰动、音量归一化。
```python
import torchaudio
from torchaudio.transforms import MelSpectrogram
# 示例：提取梅尔频谱
transform = MelSpectrogram(sample_rate=16000, n_mels=80)
waveform, sr = torchaudio.load("data/train/S0001/BAC009S0001W0001.wav")
mel_spec = transform(waveform) # [1, 80, T]
```
---
##### **Step 2: 构建教师模型**
- **推荐架构**：
- **Transformer-based ASR 模型**（如 DeepSpeech2、Conformer）。
- **输入**：梅尔频谱（`[B, T, 80]`）。
- **输出**：文本序列（CTC 或 Attention 机制）。
```python
import torch
import torch.nn as nn
class TeacherModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size=4000, d_model=512, nhead=8, num_layers=12):
super().__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv1d(80, 512, kernel_size=5, stride=2),
nn.ReLU(),
nn.LayerNorm(512)
)
self.transformer = nn.TransformerEncoder(
nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead),
num_layers
)
self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)
def forward(self, x):
x = self.encoder(x) # [B, 512, T/2]
x = x.permute(2, 0, 1) # [T/2, B, 512]
x = self.transformer(x) # [T/2, B, 512]
x = self.fc(x) # [T/2, B, vocab_size]
return x.permute(1, 0, 2) # [B, T/2, vocab_size]
```
---
##### **Step 3: 训练教师模型**
- **损失函数**：
- **CTC Loss**（适用于端到端语音识别）。
- **交叉熵损失**（用于 Attention-based 模型）。
- **优化器**：
- AdamW + 学习率调度器（如 NoamSchedule）。...
