Как стать автором
Обновить

Мы опубликовали современный Voice Activity Detector и не только

Open source *Python *Data Mining *Машинное обучение *Звук

image


Всегда при работе с речью встает несколько очень "простых" вопросов, для решения которых нет большого количества удобных, открытых и простых инструментов: детекция наличия голоса (или музыки), детекция наличия цифр и классификация языков.


Для решения задачи детекции голоса (Voice Activity Detector, VAD) существует довольно популярный инструмент от Google — webRTC VAD. Он нетребовательный по ресурсам и компактный, но его основной минус состоит в неустойчивости к шуму, большом числе ложноположительных срабатываний и невозможности тонкой настройки. Понятно, что если переформулировать задачу не в детекцию голоса, а в детекцию тишины (тишина — это отсутствие и голоса и шума), то она решается весьма тривиальными способами (порогом по энергии, например), но с теми же минусами и ограничениями. Что самое неприятное — зачастую такие решения являются хрупкими и какие-то хардкодные пороги не переносятся на другие домены.


Изначально мы хотели сделать простой и быстрый внутренний инструмент для себя и наших партнеров для детекции произнесенных чисел без привлечения полноценного STT (фишка изначально была именно в портативности засчет использования современных фреймворков типа PyTorch и ONNX), но в итоге оказалось, что можно сделать не только детектор чисел, но и качественный, быстрый и портативный VAD и классификатор языков, который и опубликовали бесплатно для всех желающих тут под лицензией MIT. За подробностями прошу под кат.


Основные фишки нашего решения


Что же умеет делать наш "VAD"?


  • Именно сам VAD — находит в аудио участки, где люди говорят;
  • Number detector — находит в аудио участки, где люди произносят цифры;
  • Language classifier — классифицирует языки;
  • Это все сейчас работает на 4 языках (Русский, Английский, Немецкий, Испанский), но с высокой степенью вероятности именно сам VAD будет работать и на других родственных им языках (небольшой квест для Хабра — если вы говорите на каком-то экзотическом языке, запишите свой голос, прогоните VAD и поделитесь результатом!);

Основные "фишки" на данный момент:


  • Поддержка 4 языков;
  • Именно VAD сильно выигрывает у WebRTC по качеству;
  • Натренирован на огромных речевых и шумовых корпусах;
  • Ест мало ресурсов и памяти, работает на 1 потоке процессора;
  • Его скорости достаточно для edge и мобильных применений;
  • Построен на базе современных и портативных технологий (PyTorch, ONNX);
  • В отличие от WebRTC скорее является детектором голоса, а не детектором тишины;
  • Мы выложили чекпойнты как для PyTorch (JIT), так и для ONNX;

Возможные применения


  • Детекция конца фразы;
  • Подготовка и очистка голосовых корпусов;
  • Часть пайплайна для анонимизации речевых корпусов (по-хорошему еще надо уметь искать имена, но это совсем другая проблема, и она довольно специфична для решаемой задачи и требует наличия и тонкой настройки STT);
  • Детекция наличия голоса для применения на мобильных и edge устройствах;
  • Компактность и наличие ONNX позволяет запускать его с большим количеством доступных бекендов;
  • VAD кушает данные с частотой дискретизации 16 kHz, но он научен не бояться и данных с 8 kHz;

Примеры


Вообще мы постарались привести основные примеры использования в интерактивном ноутбучке в colab и в самом репозитории. Все их выписывать в статью смысла нет, давайте просто перечислим самые важные и приведем самый простой пример:


  • Все примеры есть как для PyTorch так и для ONNX;
  • Для самого важного алгоритма — VAD — мы привели примеры как для работы с целыми отдельными файлами, так и для однопоточного / многопоточного стриминга;
  • Для остальных — приведены только примеры по работе с отдельными файлами. Но имея VAD уже несложно длинные файлы разделить на короткие;
  • Примеры специально приводятся в виде простейшего тулкита, который легко будет адаптировать на свой язык с минимальными усилиями (обработка целых файлов тривиальна, стриминг в 1 поток несложный, несколько потоков немного сложноват из-за механизма окон);

Самый просто пример, где мы натравливаем VAD на файл:


import torch
torch.set_num_threads(1)

model, utils = torch.hub.load(repo_or_dir='snakers4/silero-vad',
                              model='silero_vad',
                              force_reload=True)

(get_speech_ts,
 _, read_audio,
 _, _, _) = utils

files_dir = torch.hub.get_dir() + '/snakers4_silero-vad_master/files'

wav = read_audio(f'{files_dir}/en.wav')
speech_timestamps = get_speech_ts(wav, model,
                                  num_steps=4)
print(speech_timestamps)

Как работает VAD


Тут кратко опишем, как данные кормятся в VAD. Для остальных алгоритмов заинтересовавшиеся просто найдут информацию в коде.


  • Аудио разделяется на кусочки длиной например 250 мс. Можно конечно порезать и короче, но по нашему опыту все паузы менее 100 мс являются малозначимыми и получается очень много шума, если пытаться поделить по 30-50мс. По просьбам интересующихся мы также привели график зависимости качества от длины кусочка тут (мы сравнили 100 мс и 250 мс);
  • VAD держит в памяти прошлый кусочек (или нули в начале стрима);
  • Эти кусочки по 500 мс (или по 200 мс) делятся на 4 или 8 окон внахлест и модель применяется к каждому такому окну;
  • Вероятности выдаваемые моделью усредняются по всем таким окнам;
  • Дальше эта вероятность используется, чтобы или "войти" в речь или из нее "выйти". Базовые оптимальные гипер-параметры приведены в коде примеров;

Скорость и задержка


Все замеры скорости мы делали на 1 потоке процессора AMD Ryzen Threadripper 3960X. Для этого мы использовали такие настройки:


torch.set_num_threads(1) # pytorch
ort_session.intra_op_num_threads = 1 # onnx
ort_session.inter_op_num_threads = 1 # onnx

Подробнее вы можете просто посмотреть в коде, но задежка зависит от следующих параметров:


  • num_steps — число таких окон "внахлест";
  • number of audio streams — число одновременно обрабатываемых потоков аудио;
  • По сути получается, что модель всегда видит батч длины равной num_steps * number of audio streams;

Получаются такие задержки:


Batch size Pytorch latency, ms Onnx latency, ms
2 9 2
4 11 4
8 14 7
16 19 12
40 36 29
80 64 55
120 96 85
200 157 137

Попробуем теперь измерить пропускную способность в секундах аудио, обрабатываемых за одну секунду на 1 потоке процессора:


Batch size num_steps Pytorch model RTS Onnx model RTS
40 4 68 86
40 8 34 43
80 4 78 91
80 8 39 45
120 4 78 88
120 8 39 44
200 4 80 91
200 8 40 46

Качество


По логике процесса, описанного выше, мы измеряли качество нашего VAD по сути просто присваивая некую усредненную вероятность каждому кусочку аудио и сравнивая ее с истинными метками. Но как добавить к сравнению WebRTС, он же выдает просто 0 или 1?


WebRTC принимает на вход фреймы аудио и отдает 0 или 1. По-умолчанию используется длина фрейма в 30 мс, то есть каждый кусочек аудио в 250 мс мы делится примерно на 8 таких фреймов. Это неидеально, но мы просто интерпретируем среднее из таких 0 и 1 как вероятность.


В итоге получается вот такой результат:


image


Тонкая настройка и остальные алгоритмы


Как упоминалось выше, наш VAD также обладает тем преимуществом, что его можно более тонко настраивать используя более очевидные параметры. Инструкцию по такой настройке, примеры и описания работы остальных алгоритмов вы можете найти в репозитории нашего проекта. Пропускная способность и задержка других алгоритмов примерно сравнима с VAD.

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
А вы когда-либо использовали VAD?
55.88% Да 19
44.12% Нет 15
Проголосовали 34 пользователя. Воздержались 3 пользователя.
Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
А вы когда-либо использовали ONNX?
29.03% Да 9
70.97% Нет 22
Проголосовал 31 пользователь. Воздержались 2 пользователя.
Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
Если вы использовали VAD, то где?
47.83% В бекенде 11
0% На фронтенде 0
17.39% На мобиле 4
26.09% На edge или IOT устройствах 6
21.74% В скриптах по обработке датасетов 5
26.09% Посмотреть ответ / не использовал 6
Проголосовали 23 пользователя. Воздержались 5 пользователей.
Теги:
Хабы:
Всего голосов 16: ↑16 и ↓0 +16
Просмотры 3.9K
Комментарии Комментарии 5