【GPT-SOVITS-05】SOVITS 模块-残差量化解析
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【GPT-SOVITS-01】源码梳理
【GPT-SOVITS-02】GPT模块解析
【GPT-SOVITS-03】SOVITS 模块-生成模型解析
【GPT-SOVITS-04】SOVITS 模块-鉴别模型解析
【GPT-SOVITS-05】SOVITS 模块-残差量化解析
【GPT-SOVITS-06】特征工程-HuBert原理
1.概述
在 GPT-SOVITS 实现中，残差量化层是一个相对核心的改动。如前文所述，在 AR模块训练时，其semantic特征是基于预训练生成模型中残差量化层的输出。残差量化层的核心代码如下：
- ResidualVectorQuantizer 是残差量化编码器的封装，在生成模型中构建
- ResidualVectorQuantization 是残差量化编码器的具体实现，其默认包含8个量化编码器
- VectorQuantization。层与层之间用的是输入值和量化值的残差。
- VectorQuantization 是具体某一层的量化编码，将输入数据进行量化编码
- VectorQuantization 在进行量化编码时，其编码字典的实现为
Euclideanbook。其将输入数据做k均值聚类实现一个编码器，将k均值的中心点，作为量化字典。
2、EuclideanCodebook 实现
2.1、原理
- 输入数据大小为【num_sample,dim】，前者为输入数据数量，后者为每个数据的向量维度 基于k均值聚类，codebook_size
- 参数为聚类K的中心点数量，即字典大小，kmeans_iters为迭代次数
- 完成k均值聚类后，原始数据各值与中心点计算欧式距离，以就近原则选择中心点作为量化的替代值
2.2、调试代码参考
book = EuclideanCodebook(dim=30,codebook_size=1024,kmeans_init=True,kmeans_iters=50,decay=0.99,epsilon=1e-5,threshold_ema_dead_code=2)quantize, embed_ind = book.forward(sample_data)
3、ResidualVectorQuantizer 实现
3.1、原理
- 残差量化编码器有默认8个独立的量化器构成
- 在每一层的输出时输出三个值
all_losses = []all_indices = []out_quantized = []n_q = n_q or len(self.layers)for i, layer in enumerate(self.layers[:n_q]):# quantized: 量化后的特征向量# indices： 量化后的特征向量所对应的索引# loss ： 量化后的特征向量和原始特征的损失quantized, indices, loss = layer(residual) # 进入下一层的输入是残差residual = residual - quantized # 残差quantized_out = quantized_out + quantized # 基于量化输出的总体累加输出all_indices.append(indices)all_losses.append(loss)if layers and i in layers:out_quantized.append(quantized)out_losses, out_indices = map(torch.stack, (all_losses, all_indices))return quantized_out, out_indices, out_losses, out_quantized3.2、调试代码参考
rvq = ResidualVectorQuantization(dim=30,codebook_size=1024,num_quantizers=8,decay=0.99,kmeans_init=True,kmeans_iters=50,threshold_ema_dead_code=2)sample_data_1 = torch.rand(1,30, 1000)rvq.forward(sample_data_1, layers=[0])codes = rvq.forward(sample_data_1)indices = rvq.encode(sample_data_1)print(rvq.decode(indices))