AudioConverter
类keras_hub.layers.AudioConverter(**kwargs)
转换原始音频,用于支持音频输入的模型。
此类将任意长度的原始音频张量转换为预处理过的音频,用于预训练模型的输入。它旨在提供一种便捷的方式来编写非模型特定的自定义预处理代码。应通过 from_preset()
构造函数实例化此层,该构造函数将根据模型预设创建此层的正确子类。
该层将接收形状为 (batch_size, num_samples)
的原始音频张量作为输入,并输出用于建模的预处理音频输入。预处理输入的具体结构会因模型而异。预处理通常包括计算原始音频信号的频谱图。
示例
# Load an audio converter from a preset.
converter = keras_hub.layers.AudioConverter.from_preset("whisper_base_en")
# Convert some raw audio input.
converter(np.ones(2, 1_000))
from_preset
方法AudioConverter.from_preset(preset, **kwargs)
从模型预设实例化一个 keras_hub.layers.AudioConverter
。
预设是用于保存和加载预训练模型的配置、权重和其他文件资产的目录。preset
可以是以下任一形式:
'whisper_base_en'
'kaggle://user/whisper/keras/whisper_base_en'
'hf://user/whisper_base_en'
'./whisper_base_en'
您可以运行 cls.presets.keys()
来列出类上所有可用的内置预设。
此构造函数可以通过两种方式之一调用。可以从基类调用,例如 keras_hub.models.AudioConverter.from_preset()
,或者从模型类调用,例如 keras_hub.models.WhisperAudioConverter.from_preset()
。如果从基类调用,返回对象的子类将从预设目录中的配置推断。
参数
True
,则权重将加载到模型架构中。如果为 False
,则权重将随机初始化。示例
# Load an audio converter from a preset.
converter = keras_hub.layers.AudioConverter.from_preset(
"whisper_base_en"
)
# Convert some raw mono channel audio input.
converter(np.ones(2, 1_000))
预设 | 参数 | 描述 |
---|---|---|
whisper_tiny_en | 37.18M | 4层 Whisper 模型。在 438,000 小时标注的英语语音数据上训练。 |
whisper_tiny_multi | 37.76M | 4层 Whisper 模型。在 680,000 小时标注的多语言语音数据上训练。 |
whisper_base_multi | 72.59M | 6层 Whisper 模型。在 680,000 小时标注的多语言语音数据上训练。 |
whisper_base_en | 124.44M | 6层 Whisper 模型。在 438,000 小时标注的英语语音数据上训练。 |
whisper_small_en | 241.73M | 12层 Whisper 模型。在 438,000 小时标注的英语语音数据上训练。 |
whisper_small_multi | 241.73M | 12层 Whisper 模型。在 680,000 小时标注的多语言语音数据上训练。 |
whisper_medium_en | 763.86M | 24层 Whisper 模型。在 438,000 小时标注的英语语音数据上训练。 |
whisper_medium_multi | 763.86M | 24层 Whisper 模型。在 680,000 小时标注的多语言语音数据上训练。 |
whisper_large_multi | 1.54B | 32层 Whisper 模型。在 680,000 小时标注的多语言语音数据上训练。 |
whisper_large_multi_v2 | 1.54B | 32层 Whisper 模型。在 680,000 小时标注的多语言语音数据上训练了 2.5 个 epoch。是 whisper_large_multi 的改进版本。 |