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文章目录
- model arch
- AudioTokenizer
- model init
model arch
- text-embedding 用千问的模型参数初始化；AudioEncoder用asr-conformer的参数初始化；所有的参数都参与更新，除了CodecVocoder；
- 输入（连续特征）：【input embedding, taskID】
- 输出（离散特征）：【output tokens】,task token在输入和输出矩阵中都有；(N + M + L) × D的结果，N-text_token；M：audio_token;L:task_token
- 计算loss的时候，mask output token中的input token & task token；
AudioTokenizer
- 16khz的音频通过卷积压缩为25hz(40ms）；conv:[8, 5, 4, 2, 2],
- 更多的RVQ改善语音质量，并且shallow quantizers中有更多的信息；
- AudioTokenizer = encoder+1st quantizer，1st quantizer的输出是audio token，audio token只作为GPT的输出使用，输入是连续的embedding；剩余的量化器&decoder只在训练阶段使用；
model init
-
- text-embedding 用千问的模型参数初始化；AudioEncoder用asr-conformer的参数初始化；所有的参数都参与更新，除了CodecVocoder；
- 初始化是否真的有用处？
- 附录B2对比了在ASR/S2TT/SE任务有无初始化的效果，发现ASR/S2TT初始化有明显提升，SE任务初始化效果区别不大；
- 使用的是NLP-LLM初始化，更多有助于文本生成任务；对于音频生成任务，可能用audio token训练过的会更有效；
