https://campaign.naver.com/aihackathon_speech/
https://campaign.naver.com/aihackathon_speech/popup.nhn
- 음성 데이터 : 16bit, mono 16k sampling PCM, WAV audio
- 정답 스크립트 : 코드와 함께 제공되는 character level dictationary를 통해서 인덱스로 변환된 정답
"네 괜찮습니다." => "715 662 127 76 396 337 669 662"
* DATASET-ROOT-FOLDER
|--train
|--train_data
+--data_list.csv
+--a.wav, b.wav, c.wav ...
+--train_label
|--test
|--test_submit
-
data_list.csv
<wav-filename>,<script-filename> wav_001.wav,wav_001.label wav_002.wav,wav_002.label wav_003.wav,wav_003.label wav_004.wav,wav_004.label wav_005.wav,wav_005.label ... -
train_label
<filename>,<script labels> wav_001,574 268 662 675 785 661 662 wav_002,715 662 545 566 441 337 669 662 wav_003,628 9 625 662 408 690 2 125 71 662 220 630 610 749 62 661 123 662 wav_004,384 638 610 533 784 662 130 602 662 179 192 661 123 662 ...
-
spectrogram
parameter value N_FFT 512 hop length 10ms window length 30ms window function hamming window -
code
def get_spectrogram_feature(filepath): (rate, width, sig) = wavio.readwav(filepath) sig = sig.ravel() stft = torch.stft(torch.FloatTensor(sig), N_FFT, hop_length=int(0.01*SAMPLE_RATE), win_length=int(0.030*SAMPLE_RATE), window=torch.hamming_window(int(0.030*SAMPLE_RATE)), center=False, normalized=False, onesided=True) stft = (stft[:,:,0].pow(2) + stft[:,:,1].pow(2)).pow(0.5); amag = stft.numpy(); feat = torch.FloatTensor(amag) feat = torch.FloatTensor(feat).transpose(0, 1) return feat
model DataParallel(
(module): Seq2seq(
(encoder): EncoderRNN(
(input_dropout): Dropout(p=0.2)
(conv): Sequential(
(0): Conv2d(1, 32, kernel_size=(41, 11), stride=(2, 2), padding=(20, 5))
(1): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(2): Hardtanh(min_val=0, max_val=20, inplace)
(3): Conv2d(32, 32, kernel_size=(21, 11), stride=(2, 1), padding=(10, 5))
(4): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(5): Hardtanh(min_val=0, max_val=20, inplace)
)
(rnn): GRU(4128, 512, num_layers=3, batch_first=True, dropout=0.2)
)
(decoder): DecoderRNN(
(input_dropout): Dropout(p=0.2)
(rnn): GRU(512, 512, num_layers=3, batch_first=True, dropout=0.2)
(embedding): Embedding(820, 512)
(attention): Attention(
(linear_out): Linear(in_features=1024, out_features=512, bias=True)
)
(out): Linear(in_features=512, out_features=820, bias=True)
)
)
)CRR = (1.0 - CER) * 100.0
- CRR : Character Recognition Rate
- CER : Characater Error Rate based on Edit Distance
- 모델 등록/평가를 위해서 다음의 함수들을 직접 만든 모델에 맞게 작성
def bind_model(...): def save(path, **kwargs) # path 폴더 안에 모델을 저장하는 코드를 작성 def load(path, **kwargs) # path 폴더 안에 저장된 모델을 로딩하는 코드 작성 def infer(wavfile_path) # wavfile_path에 있는 wav를 읽어서 주어진 모델을 통해 inference한 결과를 리턴하는 코드 작성 nsml.bind(save=save, load=load, infer=infer)
NSML을 로컬 머신에서 실행하여 초기 코드 작성 및 디버깅을 빠르게 진행함
- edit-distance library (Levenshtein)
[hack]$ pip install python-Levenshtein- pytorch
- https://pytorch.org 에서 로컬 머신에 맞는 pytorch 설치 (1.0 이상 권장)
- nsml local package
[hack]$ pip install git+https://github.com/n-CLAIR/nsml-local[hack]$ ./run.sh- 데이터셋 다운로드 받기
[hack]$ nsml dataset pull sr-hack-2019-dataset [DOWNLOAD-PATH]- nsml을 cloud 환경으로 실행할 경우, 소스코드가 포함된 폴더를 전부 cloud로 업로드하기 때문에, 데이터셋은 nsml 소스코드 폴더와 다른 경로에 받아야 함
- main.py에 데이터셋 경로 지정하기
#
# ./main.py
#
if HAS_DATASET == False:
DATASET_PATH = './sample_dataset' # 이 값을 데이터셋 다운로드 경로로 변경- Training
[hack]$ ./run.shNSML이 제공하는 cloud 환경의 GPU를 사용해서 모델을 학습 & 등록함
[hack]$ nsml run -g 1 -c 4 -d sr-hack-2019-dataset -a "--batch_size 8 --workers 2 --use_attention"
# (or ./run_nsml.sh)
# -g : number of GPUs
# -c : number of CPU cores
# -d : dataset[hack]$ nsml submit [SESSION] [CHECKPOINT]
# baseline에서 기본으로 저장하는 체크포인트 목록
#
# 'model' : 매 epoch마다 자동 저장되는 체크포인트
# 'best' : evaluation loss가 가장 좋은 모델을 저장하는 체크포인트
#
# 저장된 체크포인트 목록 확인 방법
#
# nsml model ls [SESSION]
- Feature & Baseline
- NSML Document
- Model
- IBM pytorch-seq2seq (https://github.com/IBM/pytorch-seq2seq) 모델 사용
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