小白用自己游戏本训练方言分类AI识别模型

笔记本型号是Redmi G2021，配置还凑活，5800H，16G, 3050Ti Laptop（4G VRAM)，相当一般的配置啦！不过自从英伟达更新了驱动，可以实现RAM充当显存，可训练以及使用的模型就多了很多啦，当然这种类似swap的方式性能还是有点损失的。不过，总比运行不起来强多啦！

数据准备

话说想做这件事许久啦，有时很好奇别人讲的是哪里话，又不好意思问？就萌生了个训练方言识别是哪里人的想法，当然，相比方言意思识别简单超多的还是。这里还是佩服国家队的中国电信，开源了30种方言的大语言模型。
于是，我也决定利用开放的数据集训练个分类模型玩玩。本来想用R-Torch的，发现自己处理的操作太多啦，主要是R语言深度学习真的不是主流。不小心发现了一个开箱即用的，于是，折腾起来：yeyupiaoling/AudioClassification-Pytorch

代码准备

就严格按照作者的python版本等进行的，没有例外，开源软件的版本兼容是令人一言难尽的，所以，能一致尽量完全一致！我是win11，不过git这种操作用的是WSL2进行的。我一般用WSL2操作windows下的目录，这样读写性能损失超多，只是不想文件删除后还不能释放空间（WSL2是个特殊虚拟机）

# 软件安装
conda create -n python=3.8
# pytorch等
conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
# mcls
python -m pip install macls -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 用的repo
git clone https://github.com/yeyupiaoling/AudioClassification-Pytorch.git
cd AudioClassification-Pytorch/
pip install .
# 齐活！

数据下载

经过选择，最终是用了这个KeSpeech
，不过后面发现，我直接用的这个repo也是有个方言数据集3dspeaker_data可用的。不过下载一个已经用去几百G的空间，不想再下第二个啦！另外，碍于电脑配置，也用不了那么多数据，这里我还从里面节选了几分之一做训练呢！

测试和训练集的截取划分

我的数据准备过程比较傻瓜，直接用最基本的AI辅助编码写了两个脚本实现的，简单的说就是读取两个文本文件内容，建立两个字典，然后匹配，抽取前1200条数据，生成训练集，再抽取200多用于测试集。明显数据是偏少的。

# every class first 1000
i = 0
dic = {}

fout = open('D:/Projects/dialect/KeSpeech/Metadata/train_audio_path', 'w')

with open('D:/Projects/dialect/KeSpeech/Metadata/phase1.utt2subdialect', 'r') as f:
    for line in f:
        dialect = line.split('\t')[1]
        if dialect not in dic.keys():
            dic[dialect] = 1
        else:
            dic[dialect] += 1
        if dic[dialect] > 250 and dic[dialect] <1200:
            fout.write(line)

fout.close()

dic_file = dict()
with open('D:/Projects/dialect/KeSpeech/file.txt') as f1:
    for line in f1:
        if line.endswith('wav\n'):
            fi = line.strip().split('/')[3]
            dic_file[fi] = line.strip()
            # print(fi,dic_file[fi])
            
            
# 训练和测试集一个脚本生成的，改了下名字，按说该整个函数的
fout2 = open('D:/Projects/dialect/KeSpeech/Metadata/test_list.txt', 'a')

with open('D:/Projects/dialect/KeSpeech/Metadata/test_audio_path', 'r') as f2:
    for line in f2:
        file_name = line.split('\t')[0] + '.wav'
        if file_name in dic_file.keys():
            fout2.write(dic_file[file_name]+'\t' + line.strip().split('\t')[1] +'\n')
        else:
            print(file_name)
            # break

fout2.close()

# label file生成
labels_dict = {0: 'Mandarin', 3: 'Northeastern', 2: 'Jiang-Huai',
                   3: 'Southwestern', 4: 'Jiao-Liao', 5: 'Beijing', 6: 'Zhongyuan',
                   7: 'Ji-Lu', 8: 'Lan-Yin'}
    
with open('D:/Projects/dialect/AudioClassification-Pytorch/dataset/label_list.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        for i in range(len(labels_dict)):
            f.write(f'{labels_dict[i]}\n')

这里还对标签做了替换，因为标签只能是数字。

sed -i s/'Mandarin'/0/g   test_list.txt
sed -i  s/'Northeastern'/1/g  test_list.txt
sed -i s/'Mandarin'/0/g s/'Northeastern'/1/g s/'Jiang-Huai'/2/g   test_list.txt
sed -i  s/'Jiang-Huai'/2/g   test_list.txt
sed -i s/'Southwestern'/3/g  test_list.txt
sed -i s/'Jiao-Liao'/4/g  test_list.txt
sed -i  s/'Beijing'/5/g test_list.txt
sed -i  s/'Zhongyuan'/6/g  test_list.txt
sed -i   s/'Ji-Lu'/7/g test_list.txt
sed -i  s/'Lan-Yin'/8/g  test_list.txt

完成这些，把文件放入新建的dataset文件夹，就可以愉快地训练啦，可以断点续训练的哦！点赞！

训练

特征提取

这是第一步，耗时并不多python extract_features.py --configs=configs/cam++.yml --save_dir=dataset/features

漫长的训练

前后大概花了三天时间，每个两到三个小时的样子。也是一条命令的事！
python train.py

评估效果

虽然初次训练结果不好，至少，成功获得了人生第一个语音分类模型，还是极开心的，感谢作者！

python eval.py --configs=configs/cam++.yml
[2024-06-05 20:41:03.545426 INFO   ] utils:print_arguments:14 - ----------- 额外配置参数 -----------
[2024-06-05 20:41:03.545426 INFO   ] utils:print_arguments:16 - configs: configs/cam++.yml
[2024-06-05 20:41:03.545426 INFO   ] utils:print_arguments:16 - resume_model: models/CAMPPlus_Fbank/best_model/
[2024-06-05 20:41:03.545426 INFO   ] utils:print_arguments:16 - save_matrix_path: output/images/
[2024-06-05 20:41:03.545426 INFO   ] utils:print_arguments:16 - use_gpu: True
[2024-06-05 20:41:03.545426 INFO   ] utils:print_arguments:17 - ------------------------------------------------
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:19 - ----------- 配置文件参数 -----------
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:22 - dataset_conf:
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:25 -         aug_conf:
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 noise_aug_prob: 0.2
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 noise_dir: dataset/noise
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 speed_perturb: True
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 volume_aug_prob: 0.2
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 volume_perturb: False
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:25 -         dataLoader:
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 batch_size: 39
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 drop_last: True
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 num_workers: 4
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         do_vad: False
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:25 -         eval_conf:
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 batch_size: 39
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 max_duration: 10
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         label_list_path: dataset/label_list.txt
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         max_duration: 3
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         min_duration: 0.5
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         sample_rate: 16000
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:25 -         spec_aug_args:
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 freq_mask_width: [0, 8]
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 time_mask_width: [0, 10]
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         target_dB: -20
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         test_list: dataset/test_list.txt
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         train_list: dataset/train_list.txt
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         use_dB_normalization: True
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         use_spec_aug: True
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:22 - model_conf:
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         num_class: None
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:22 - optimizer_conf:
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         learning_rate: 0.001
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         optimizer: Adam
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         scheduler: WarmupCosineSchedulerLR
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:25 -         scheduler_args:
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 max_lr: 0.001
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 min_lr: 1e-05
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 warmup_epoch: 5
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         weight_decay: 1e-06
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:22 - preprocess_conf:
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         feature_method: Fbank
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:25 -         method_args:
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 num_mel_bins: 80
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:27 -                 sample_frequency: 16000
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:22 - train_conf:
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         enable_amp: False
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         log_interval: 10
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         loss_weight: None
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         max_epoch: 60
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:29 -         use_compile: False
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:31 - use_model: CAMPPlus
[2024-06-05 20:41:03.576924 INFO   ] utils:print_arguments:32 - ------------------------------------------------
[2024-06-05 20:41:03.576924 WARNING] trainer:__init__:74 - Windows系统不支持多线程读取数据，已自动关闭！
===============================================================================================
Layer (type:depth-idx)                        Output Shape              Param #
===============================================================================================
CAMPPlus                                      [1, 9]                    --
├─FCM: 1-1                                    [1, 320, 98]              --
│    └─Conv2d: 2-1                            [1, 32, 80, 98]           288
│    └─BatchNorm2d: 2-2                       [1, 32, 80, 98]           64
│    └─Sequential: 2-3                        [1, 32, 40, 98]           --
│    │    └─BasicResBlock: 3-1                [1, 32, 40, 98]           19,648
│    │    └─BasicResBlock: 3-2                [1, 32, 40, 98]           18,560
│    └─Sequential: 2-4                        [1, 32, 20, 98]           --
│    │    └─BasicResBlock: 3-3                [1, 32, 20, 98]           19,648
│    │    └─BasicResBlock: 3-4                [1, 32, 20, 98]           18,560
│    └─Conv2d: 2-5                            [1, 32, 10, 98]           9,216
│    └─BatchNorm2d: 2-6                       [1, 32, 10, 98]           64
├─Sequential: 1-2                             [1, 512]                  --
│    └─TDNNLayer: 2-7                         [1, 128, 49]              --
│    │    └─Conv1d: 3-5                       [1, 128, 49]              204,800
│    │    └─Sequential: 3-6                   [1, 128, 49]              256
│    └─CAMDenseTDNNBlock: 2-8                 [1, 512, 49]              --
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-7            [1, 32, 49]               39,520
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-8            [1, 32, 49]               43,680
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-9            [1, 32, 49]               47,840
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-10           [1, 32, 49]               52,000
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-11           [1, 32, 49]               56,160
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-12           [1, 32, 49]               60,320
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-13           [1, 32, 49]               64,480
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-14           [1, 32, 49]               68,640
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-15           [1, 32, 49]               72,800
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-16           [1, 32, 49]               76,960
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-17           [1, 32, 49]               81,120
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-18           [1, 32, 49]               85,280
│    └─TransitLayer: 2-9                      [1, 256, 49]              --
│    │    └─Sequential: 3-19                  [1, 512, 49]              1,024
│    │    └─Conv1d: 3-20                      [1, 256, 49]              131,072
│    └─CAMDenseTDNNBlock: 2-10                [1, 1024, 49]             --
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-21           [1, 32, 49]               56,160
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-22           [1, 32, 49]               60,320
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-23           [1, 32, 49]               64,480
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-24           [1, 32, 49]               68,640
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-25           [1, 32, 49]               72,800
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-26           [1, 32, 49]               76,960
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-27           [1, 32, 49]               81,120
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-28           [1, 32, 49]               85,280
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-29           [1, 32, 49]               89,440
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-30           [1, 32, 49]               93,600
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-31           [1, 32, 49]               97,760
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-32           [1, 32, 49]               101,920
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-33           [1, 32, 49]               106,080
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-34           [1, 32, 49]               110,240
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-35           [1, 32, 49]               114,400
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-36           [1, 32, 49]               118,560
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-37           [1, 32, 49]               122,720
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-38           [1, 32, 49]               126,880
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-39           [1, 32, 49]               131,040
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-40           [1, 32, 49]               135,200
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-41           [1, 32, 49]               139,360
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-42           [1, 32, 49]               143,520
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-43           [1, 32, 49]               147,680
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-44           [1, 32, 49]               151,840
│    └─TransitLayer: 2-11                     [1, 512, 49]              --
│    │    └─Sequential: 3-45                  [1, 1024, 49]             2,048
│    │    └─Conv1d: 3-46                      [1, 512, 49]              524,288
│    └─CAMDenseTDNNBlock: 2-12                [1, 1024, 49]             --
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-47           [1, 32, 49]               89,440
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-48           [1, 32, 49]               93,600
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-49           [1, 32, 49]               97,760
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-50           [1, 32, 49]               101,920
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-51           [1, 32, 49]               106,080
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-52           [1, 32, 49]               110,240
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-53           [1, 32, 49]               114,400
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-54           [1, 32, 49]               118,560
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-55           [1, 32, 49]               122,720
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-56           [1, 32, 49]               126,880
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-57           [1, 32, 49]               131,040
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-58           [1, 32, 49]               135,200
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-59           [1, 32, 49]               139,360
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-60           [1, 32, 49]               143,520
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-61           [1, 32, 49]               147,680
│    │    └─CAMDenseTDNNLayer: 3-62           [1, 32, 49]               151,840
│    └─TransitLayer: 2-13                     [1, 512, 49]              --
│    │    └─Sequential: 3-63                  [1, 1024, 49]             2,048
│    │    └─Conv1d: 3-64                      [1, 512, 49]              524,288
│    └─Sequential: 2-14                       [1, 512, 49]              --
│    │    └─BatchNorm1d: 3-65                 [1, 512, 49]              1,024
│    │    └─ReLU: 3-66                        [1, 512, 49]              --
│    └─StatsPool: 2-15                        [1, 1024]                 --
│    └─DenseLayer: 2-16                       [1, 512]                  --
│    │    └─Conv1d: 3-67                      [1, 512, 1]               524,288
│    │    └─Sequential: 3-68                  [1, 512]                  --
├─Linear: 1-3                                 [1, 9]                    4,617
===============================================================================================
Total params: 7,180,841
Trainable params: 7,180,841
Non-trainable params: 0
Total mult-adds (M): 552.44
===============================================================================================
Input size (MB): 0.03
Forward/backward pass size (MB): 41.22
Params size (MB): 28.72
Estimated Total Size (MB): 69.98
===============================================================================================
[2024-06-05 20:41:06.114035 INFO   ] trainer:evaluate:476 - 成功加载模型：models/CAMPPlus_Fbank/best_model/model.pth
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 58/58 [00:25<00:00,  2.24it/s]
评估消耗时间：28s，loss：3.31887，accuracy：0.26412

训练的准确度，测试集试了下，过拟合太太太严重啦，主要是训练数据不够，另外就是数据比例可能和实际不一样吧，前者是主要原因。

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