纯 PyTorch 语音工具包 SpeechBrain 开源,Kaldi:“ 我压力有点大”

开源前哨

共 2454字,需浏览 5分钟

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2021-03-16 15:14

转自:机器之心

【导语】:距离 Mirco Ravanelli 宣布打造新的语音工具包过去了一年多,SpeechBrain 真的如期而至。



语音处理技术的进步,是人工智能改变大众的生活的重要一环。深度学习技术的兴起,也让这一领域近年来得到了长足的发展。在过往,该领域的主要方法是为不同的任务开发不同的工具包,对于使用者来说,学习各个工具包需要大量时间,还可能涉及到学习不同的编程语言,熟悉不同的代码风格和标准等。现在,这些任务大多可以用深度学习技术来实现。

此前,开发者常用的语音工具有 Kaldi、ESPNet、CMU Sphinx、HTK 等,它们各有各的不足之处。以 Kaldi 为例,它依赖大量的脚本语言,而且核心算法使用 C++ 编写,再加上可能需要改变各种神经网络的结构。即便是拥有丰富经验的工程师,在调试的时候也会经历巨大的痛苦。

秉承着让语音开发者更轻松的原则,Yoshua Bengio 团队成员 Mirco Ravanelli 等人曾经开发了一个试图继承 Kaldi 的效率和 PyTorch 的灵活性的开源框架——PyTorch-Kaldi,但据开发成员本人认为「还不够完善」。

所以,在一年多前, Mirco Ravanelli 宣布要打造一款新的一体化语音工具包 SpeechBrain。该项目于近日正式开源,鉴于上述背景,SpeechBrain 诞生的主要宗旨是:够简单、够灵活、对用户友好。


项目地址:https://github.com/speechbrain/speechbrain

作为一个基于 PyTorch 的开源一体化语音工具包,SpeechBrain 可用于开发最新的语音技术,包括语音识别、说话者识别、语音增强、多麦克风信号处理和语音识别系统等,且拥有相当出色的性能。团队将其特征概况为「易于使用」、「易于定制」、「灵活」、「模块化」等。

对于机器学习研究者来说,SpeechBrain 可轻松嵌入其他模型,促进语音技术的相关研究;对于初学者来说,SpeechBrain 也不难掌握,根据测试,一般开发者仅需要几个小时就能熟悉该工具包的使用。此外,开发团队也发布了很多教程以供参考(https://speechbrain.github.io/tutorial_basics.html)。

总体来说,SpeechBrain 有以下几大亮点:

  • 开发团队与 HuggingFace 集成一些预训练模型,这些模型具备可运行推理的接口。如果 HuggingFace 模型不可用,团队会提供一个 Google Drive 文件夹,包含所有对应的实验结果;

  • 使用 PyTorch 数据并行或分布式数据并行来进行多 GPU 训练和推理;

  • 混合精度,加快训练速度;

  • 透明且完全可自定义的数据输入和输出 pipeline。SpeechBrain 遵循 PyTorch 数据加载器和数据集样式,使用户能够自定义 I / O pipeline。


快速安装

目前开发者可以通过 PyPI 安装 SpeechBrain,此外还可以使用本地安装来运行实验和修改 / 自定义工具包。

SpeechBrain 支持基于 Linux 的发行版和 macOS(且针对 Windows 用户也提供了相应解决方案:https://github.com/speechbrain/speechbrain/issues/512)。

SpeechBrain 支持 CPU 和 GPU,但对于大多数 recipe 而言,训练期间必须使用 GPU。需要注意的是,必须正确安装 CUDA 才能使用 GPU。

安装教程地址:https://speechbrain.readthedocs.io/en/latest/installation.html

通过 PyPI 安装

创建 Python 环境后,只需输入以下内容即可:

pip install speechbrain

然后可以使用以下命令访问 SpeechBrain:

import  speech  brain  as  sb

本地安装

创建 Python 环境后,只需输入以下内容即可:

git clone https://github.com/speechbrain/speechbrain.gitcd speechbrainpip install -r requirements.txtpip install --editable .

然后可以通过以下方式访问 SpeechBrain:

import  speechbrain  as  sb

对 speechbrain 软件包所做的任何修改,将在安装带有 --editable 标志的软件包时自动解释。

SpeechBrain 未附属于任何机构,团队成员来自 Mila 研究所、Nuance、杜比实验室、英伟达、三星、Viadialog 等实验室和企业单位。最初的两位负责人是 Mila 研究所博士后 Mirco Ravanelli 和 Avignon 博士生 Titouan Parcollet。目前,Speechbrain 项目还在完善中,也欢迎更多开发人员加入。

看到这里,Kaldi 会不会感到压力有点大了呢?



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