Metinden konuşmaya modellerini ince ayarlama

Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Metinden konuşmaya ince ayarlamanın amacı

Yeni dil ve lehçelerin seslerini öğrenin
Yeni bağlamlara uygulayın

Örn., genel ön eğitimli büyük İngilizce model ⇏ gerçekçi İtalyanca konuşma

karikatür ingilizce italyanca konuşma balonları

Metinden konuşmaya ince ayarlamanın amacı

Bir konuşma gömlemesi konuşma üretim hattına nasıl uyar: diyagram

Konuşmacı gömlemesi + metinden konuşmaya model özellikleri → üretici model
Yeni konuşmacı gömlemesi tek başına, ince ayar olmadan yeterli değildir

Bir ses veri kümesini hazırlama

VoxPopuli veri kümesi: AB parlamentosundan 18 dil için yazıya dökülmüş konuşma verisi

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("facebook/voxpopuli", "it", split="train", 
                       trust_remote_code=True)
print(dataset.features)

['audio', 'raw_text', 'normalized_text', 'gender', 'speaker_id', ... ]

Sesi ön işlemek + konuşma gömlemeleri eklemek gerekir:

speaker_model = EncoderClassifier.from_hparams(source="speechbrain/spkrec-xvect-voxceleb", 
                                       savedir="pretrained_models/spkrec-xvect-voxceleb")

Ses ön işleme

from transformers import SpeechT5Processor
processor = SpeechT5Processor.from_pretrained("microsoft/speecht5_tts")


def prepare_dataset(example):
    audio = example["audio"]
    example = processor(text=example["normalized_text"], audio_target=audio["array"], 
        sampling_rate=audio["sampling_rate"], return_attention_mask=False)

    example["labels"] = example["labels"][0]

    with torch.no_grad():
        speaker_embeddings = speaker_model.encode_batch(torch.tensor(audio["array"]))
        speaker_embeddings = torch.nn.functional.normalize(speaker_embeddings, dim=2)
        example["speaker_embeddings"] = speaker_embeddings.squeeze().cpu().numpy()
    return example


dataset = dataset.map(prepare_dataset)

Eğitim argümanları

from transformers import Seq2SeqTrainingArguments


training_args = Seq2SeqTrainingArguments( 
        per_device_train_batch_size=4, 

        gradient_accumulation_steps=8,

        learning_rate=1e-5,

        warmup_steps=500,

        label_names=["labels"],

        data_collator=data_collator
)

Hepsini bir araya getirme

model = SpeechT5ForTextToSpeech.from_pretrained("microsoft/speecht5_tts")
processor = SpeechT5Processor.from_pretrained("microsoft/speecht5_tts")
vocoder = SpeechT5HifiGan.from_pretrained("microsoft/speecht5_hifigan")

Eğitici:

trainer = Seq2SeqTrainer(args=training_args, model=model,
    train_dataset=dataset["train"], eval_dataset=dataset["test"],
                         tokenizer=processor)

Eğitimi çalıştırın: trainer.train()

Yeni modeli kullanma

text = "se sono italiano posso cantare l'opera lirica"


speaker_embedding = torch.tensor(dataset[5]["speaker_embeddings"]).unsqueeze(0)

inputs = processor(text=text, return_tensors="pt")

speech = model.generate_speech(inputs["input_ids"],
                               speaker_embedding,
                               vocoder=vocoder)


make_spectrogram(speech)

Yeni modeli kullanma

İtalyanca konuşma spektrogramı

Hadi pratik yapalım!

Hugging Face ile Multi-Modal Modeller