demo.py

import torch
from soundstorm import SoundStorm, ConformerWrapper, Conformer, SoundStream
from spear_tts_pytorch import TextToSemantic



# 初始化 ConformerWrapper 模型
conformer = ConformerWrapper(
    codebook_size = 1024,    # 码本大小为 1024
    num_quantizers = 12,     # 量化器数量为 12
    conformer = dict(        # Conformer 模型参数
        dim = 512,           # 模型维度为 512
        depth = 2            # 模型深度为 2
    ),
)


# 初始化 SoundStorm 模型
model = SoundStorm(
    conformer,               # 传入 ConformerWrapper 模型
    steps=18,                # 训练步数为 18 步，与原始 MaskGIT 论文一致
    schedule='cosine'        # 当前最佳的学习率调度是余弦调度
)


# 从大量原始音频中获取预编码的码本 ID，这些 ID 来自 SoundStream 模型
# 这里假设已经获取了预编码的码本 ID，并将其存储在变量 codes 中
# 例如，以下代码生成随机码本 ID 作为示例
# 生成随机码本 ID，形状为 (批大小, 序列长度, 量化器数量)
# 实际应用中，codes 应该通过 SoundStream 模型从原始音频中获取，而不是随机生成
codes = torch.randint(0, 1024, (2, 1024, 12)) # (batch, seq, num residual VQ)


# 在大量数据上循环执行以下操作

# 前向传播，计算损失
loss, _ = model(codes)
# 反向传播，计算梯度
loss.backward()


# 现在，模型可以在 18 步内生成音频。
# 大约 2 秒的生成时间听起来是合理的

# 使用模型生成音频
# 生成音频，参数为 (序列长度, 批大小)
generated = model.generate(1024, batch_size = 2) # 生成结果形状为 (2, 1024)



# 初始化 ConformerWrapper 模型
conformer = ConformerWrapper(
    codebook_size=1024,          # 码本大小为 1024
    num_quantizers=12,           # 量化器数量为 12
    conformer=dict(              # Conformer 模型参数
        dim=512,                 # 模型维度为 512
        depth=2                  # 模型深度为 2
    ),
)


# 初始化 SoundStream 模型
soundstream = SoundStream(
    codebook_size=1024,          # 码本大小为 1024
    rq_num_quantizers=12,        # 残差向量量化器的数量为 12
    attn_window_size=128,        # 注意力窗口大小为 128
    attn_depth=2                 # 注意力深度为 2
)


# 初始化 SoundStorm 模型，并传入 SoundStream 模型
model = SoundStorm(
    conformer,                   # 传入 ConformerWrapper 模型
    soundstream=soundstream      # 传入 SoundStream 模型
)


# 准备音频数据，模型将从这些数据中学习
# 这里使用随机生成的张量作为示例，实际应用中应使用真实的音频数据
# 生成随机音频数据，形状为 (批大小, 序列长度)
audio = torch.randn(2, 10080)


# 将音频数据输入模型，并进行前向传播和反向传播
# 这里假设模型在单个小批量数据上进行训练，实际应用中应使用更大的数据集和更多的训练步骤

# 前向传播，计算损失
loss, _ = model(audio)
# 反向传播，计算梯度
loss.backward()


# 生成 30 秒的音频
# 模型会根据传入的 SoundStream 的采样频率和累积降采样因子来计算音频长度
# 生成 30 秒的音频，批大小为 2
generated_audio = model.generate(seconds = 30, batch_size = 2)  



# 初始化 TextToSemantic 模型，用于将文本转换为语义表示
text_to_semantic = TextToSemantic(
    dim=512,                      # 模型维度为 512
    source_depth=12,              # 源（文本）深度为 12
    target_depth=12,              # 目标（语义）深度为 12
    num_text_token_ids=50000,     # 文本 token ID 的数量为 50000
    num_semantic_token_ids=20000, # 语义 token ID 的数量为 20000
    use_openai_tokenizer=True     # 使用 OpenAI 的分词器
)


# 加载预训练的文本到语义转换模型
# 替换为实际的模型路径
text_to_semantic.load('/path/to/trained/model.pt')


# 将 TextToSemantic 模型传入 SoundStorm 模型
model = SoundStorm(
    conformer,                                   # 传入之前初始化的 ConformerWrapper 模型
    soundstream=soundstream,                     # 传入 SoundStream 模型
    spear_tts_text_to_semantic=text_to_semantic  # 传入 TextToSemantic 模型
).cuda()


# 生成语音，输入文本列表
# 生成结果形状为 (2, n)，其中 n 是解码后的原始波形长度，由 SoundStream 解码得到
generated_speech = model.generate(
    texts = [
        'the rain in spain stays mainly in the plain',
        'the quick brown fox jumps over the lazy dog'
    ]
)