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就机器学习而言，音频自身是一个有广泛应用的残缺的畛域，包含语音辨认、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类始终应用谱图剖析和隐马尔可夫模型等办法，这些办法已被证实是无效的，但也有其局限性。近期 VIT 曾经成为音频工作的一个有前途的替代品，OpenAI 的 Whisper 就是一个很好的例子。
在本文中，咱们将利用 ViT – Vision Transformer 的是一个 Pytorch 实现在音频分类数据集 GTZAN 数据集 - 音乐类型分类上训练它。
数据集介绍
GTZAN 数据集是在音乐流派辨认 (MGR) 钻研中最罕用的公共数据集。这些文件是在 2000-2001 年从各种起源收集的，包含集体 CD、收音机、麦克风录音，代表各种录音条件下的声音。
这个数据集由子文件夹组成，每个子文件夹是一种类型。
加载数据集
咱们将加载每个.wav 文件，并通过 librosa 库生成相应的 Mel 谱图。
mel 谱图是声音信号的频谱内容的一种可视化示意，它的垂直轴示意 mel 尺度上的频率，程度轴示意工夫。它是音频信号处理中罕用的一种示意模式，特地是在音乐信息检索畛域。
梅尔音阶 (Mel scale，英语：mel scale) 是一个思考到人类音高感知的音阶。因为人类不会感知线性范畴的频率，也就是说咱们在检测低频差别方面要胜于高频。例如，咱们能够轻松分辨出 500 Hz 和 1000 Hz 之间的差别，然而即便之间的间隔雷同，咱们也很难分辨出 10,000 Hz 和 10,500 Hz 之间的差别。所以梅尔音阶解决了这个问题，如果梅尔音阶的差别雷同，则意指人类感觉到的音高差别将雷同。
defwav2melspec(fp):
y, sr=librosa.load(fp)
S=librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128)
log_S=librosa.amplitude_to_db(S, ref=np.max)
img=librosa.display.specshow(log_S, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel')
# get current figure without white border
img=plt.gcf()
img.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
img.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
img.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0,
hspace=0, wspace=0)
img.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
img.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator())
# to pil image
img.canvas.draw()
img=Image.frombytes('RGB', img.canvas.get_width_height(), img.canvas.tostring_rgb())
returnimg上述函数将产生一个简略的 mel 谱图:
当初咱们从文件夹中加载数据集，并对图像利用转换。
classAudioDataset(Dataset):
def__init__(self, root, transform=None):
self.root=root
self.transform=transform
self.classes=sorted(os.listdir(root))
self.class_to_idx= {c: ifori, cinenumerate(self.classes)}
self.samples= []
forcinself.classes:
forfpinos.listdir(os.path.join(root, c)):
self.samples.append((os.path.join(root, c, fp), self.class_to_idx))
def__len__(self):
returnlen(self.samples)
def__getitem__(self, idx):
fp, target=self.samples[idx]
img=Image.open(fp)
ifself.transform:
img=self.transform(img)
returnimg, target
train_dataset=AudioDataset(root, transform=transforms.Compose([transforms.Resize((480, 480)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
]))ViT 模型
咱们将利用 ViT 来作为咱们的模型：Vision Transformer 在论文中首次介绍了一幅图像等于 16×16 个单词，并胜利地展现了这种形式不依赖任何的 cnn，间接利用于图像 Patches 序列的纯 Transformer 能够很好地执行图像分类工作。
将图像宰割成 Patches，并将这些 Patches 的线性嵌入序列作为 Transformer 的输出。Patches 的解决形式与 NLP 应用程序中的标记 (单词) 是雷同的。
因为不足 CNN 固有的演绎偏差(如局部性)，Transformer 在训练数据量有余时不能很好地泛化。然而当在大型数据集上训练时，它的确在多个图像识别基准上达到或击败了最先进的程度。
实现的构造如下所示:
classViT(nn.Sequential):
def__init__(self,
in_channels: int=3,
patch_size: int=16,
emb_size: int=768,
img_size: int=356,
depth: int=12,
n_classes: int=1000,
**kwargs):
super().__init__(PatchEmbedding(in_channels, patch_size, emb_size, img_size),
TransformerEncoder(depth, emb_size=emb_size, **kwargs),
ClassificationHead(emb_size, n_classes)
)训练
训练循环也是传统的训练过程:
vit=ViT(n_classes=len(train_dataset.classes)
)
vit.to(device)
# train
train_loader=DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
optimizer=optim.Adam(vit.parameters(), lr=1e-3)
scheduler=ReduceLROnPlateau(optimizer, 'max', factor=0.3, patience=3, verbose=True)
criterion=nn.CrossEntropyLoss()
num_epochs=30
forepochinrange(num_epochs):
print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs-1))
print('-'*10)
vit.train()
running_loss=0.0
running_corrects=0
forinputs, labelsintqdm.tqdm(train_loader):
inputs=inputs.to(device)
labels=labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
withtorch.set_grad_enabled(True):
outputs=vit(inputs)
loss=criterion(outputs, labels)
_, preds=torch.max(outputs, 1)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss+=loss.item() *inputs.size(0)
running_corrects+=torch.sum(preds==labels.data)
epoch_loss=running_loss/len(train_dataset)
epoch_acc=running_corrects.double() /len(train_dataset)
scheduler.step(epoch_acc)
print('Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(epoch_loss, epoch_acc))总结
应用 PyTorch 从头开始训练了这个 Vision Transformer 架构的自定义实现。因为数据集十分小(每个类只有 100 个样本)，这影响了模型的性能，只取得了 0.71 的准确率。
这只是一个简略的演示，如果须要进步模型体现，能够应用更大的数据集，或者略微调整架构的各种超参数!
https://avoid.overfit.cn/post/1f4156a56139417d97745066c0b497ec
作者：Alessandro Lamberti
