def text_encoder_model(self): layer_output = layers.Embedding(5000, 256)(self.character_id) # 进行文本特征输出 for i in range(3): layer_output = layers.ZeroPadding1D(2)(layer_output) layer_output = layers.Conv1D(256, 5)(layer_output) layer_output = layers.BatchNormalization()(layer_output) layer_output = layers.ReLU()(layer_output) layer_output = layers.Dropout(0.1)(layer_output) # 加入文本的位置信息 layer_output = layers.Dense(256)(layer_output) layer_output = layer_output + self.character_posid encoder_input = layers.Dropout(0.1)(layer_output) # encoder输出结果 encoder_result, encoder_result_all = self.tr_encoder(encoder_input, self.character_mask) encoder_result = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_result) return encoder_result

这段代码是一个文本编码器模型的实现，用于将输入的文本转换为向量表示。具体来说，它包含以下几个步骤：

1. 对输入的文本进行 embedding，将每个字符映射为一个 256 维的向量。
2. 通过 3 层卷积神经网络对文本进行特征提取，其中每层卷积层的输出维度都是 256，卷积核大小为 5，使用了 zero padding 以保持输出的长度不变，ReLU 激活函数进行非线性变换，以及 10% 的 Dropout 进行随机失活。
3. 加入文本的位置信息，将每个字符的位置信息（用一个数字表示）和每个字符的特征向量相加。
4. 将处理后的文本特征作为输入，通过一个 transformer 编码器进行编码，得到编码后的文本向量表示。
5. 对编码后的文本向量进行 LayerNormalization，以归一化其特征值分布。

最终，该函数返回的是编码器的输出结果。

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def __init__(self, feature_num=80, training=True): self.feature_num = feature_num self.training = training # 输入文本信息 self.character_id = layers.Input(shape=[None], name='character_id') self.character_posid = layers.Input(shape=[None, 256], name='character_posid', dtype=tf.float32) self.character_mask = layers.Input(shape=[None], name='character_mask') # 输出音频特征信息 self.audio_feature = layers.Input(shape=[None, feature_num], name='audio_feature', dtype=tf.int64) self.audio_posid = layers.Input(shape=[None, 256], name='label_position', dtype=tf.float32) self.audio_self_mask = layers.Input(shape=[None, None], name='label_self_masks') self.decoder_encoder_input = layers.Input(shape=[None, 256], name='decoder_encoder_input') self.text_model()

这段代码看起来是一个类的初始化函数。其中，类的属性包括feature_num和training，分别表示音频特征的数量和是否为训练模式。接下来是一些输入和输出的定义，包括字符id、位置id、掩码等信息的输入，以及音频特征、位置id、自掩码和解码器编码器输入的输出。最后，调用了text_model()方法，应该是用于定义模型的。

def tr_encoder(self, encoder_input, encoder_mask, hidden_size=256, head_num=4, hidden_layer_num=12, intermediate_size=2048): if hidden_size % head_num != 0: raise ValueError(f'hidden_size:{hidden_size} num_attention_heads:{head_num}') head_dim = int(hidden_size / head_num) all_layer_outputs = [] for layer_idx in range(hidden_layer_num): # encoder-self-attention residual = encoder_input encoder_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_input) query, key, value = self.compute_qkv(name=f'encoder_qkv_{layer_idx}', query=encoder_output, key=encoder_output, value=encoder_output, head_num=head_num, head_dim=head_dim) scores = self.compute_score(query=query, key=key, head_dim=head_dim) encoder_attention_mask = tf.expand_dims(tf.expand_dims(encoder_mask, 1), 1) encoder_output = self.compute_attention_result(value=value, scores=scores, mask=encoder_attention_mask, head_num=head_num, head_dim=head_dim) encoder_output = layers.Dense(units=hidden_size, kernel_initializer='he_normal')(encoder_output) encoder_output = layers.Dropout(0.1)(encoder_output) encoder_output = layers.Add()([residual, encoder_output])

这是一个 transformer 编码器的实现，用于对输入进行编码。它包含多个 transformer 编码层，每个层都包含 self-attention 和前向网络两个子层。具体来说，对于每个层，它的输入是 encoder_input 和 encoder_mask，其中 encoder_mask 是一个掩码矩阵，用于指示哪些位置是有效的。在 self-attention 子层中，它首先对输入进行 layer normalization，然后计算 query、key 和 value，再计算 attention 分数，最后通过 attention 分数、value 和掩码计算出 attention 输出。在前向网络子层中，它将 attention 输出作为输入，并依次进行全连接、dropout 和残差连接操作。最后，它返回所有层的输出。