transformer代码 音频

### 使用Transformer进行音频处理的代码示例

对于使用Transformer模型来执行音频处理的任务，可以借鉴自然语言处理中的实现方法并适配至音频数据。下面提供了一个基于PyTorch框架构建用于音频分类任务的简单Transformer模型实例。

import torch
from torch import nn
import torchaudio.transforms as T


class AudioTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=128, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6,
                 dim_feedforward=2048, dropout=0.1, output_classes=10):
        super(AudioTransformer, self).__init__()
        
        # 音频特征提取层
        self.feature_extractor = nn.Sequential(
            T.MelSpectrogram(sample_rate=16000),
            T.AmplitudeToDB()
        )
        
        # 输入线性变换以匹配d_model维度
        self.input_linear = nn.Linear(input_dim, d_model)

        # 构建编码器栈
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead,
                                                   dim_feedforward=dim_feedforward,
                                                   dropout=dropout)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_encoder_layers)

        # 输出分类头
        self.classifier_head = nn.Linear(d_model, output_classes)

    def forward(self, src):
        # 提取梅尔频谱特征
        mel_spec = self.feature_extractor(src).transpose(1, 2)  # (batch_size, seq_len, feature_dim)
        
        # 调整输入张量形状并与d_model对齐
        src_transformed = self.input_linear(mel_spec)
        
        # 编码阶段
        memory = self.transformer_encoder(src_transformed)
        
        # 取平均池化作为全局描述符
        avg_pooling = memory.mean(dim=1)
        
        # 分类预测
        logits = self.classifier_head(avg_pooling)
        
        return logits


if __name__ == "__main__":
    model = AudioTransformer()

    # 假设我们有一个长度为4秒、采样率为16kHz的一维波形信号
    waveform_example = torch.randn((1, 64000))
    
    predictions = model(waveform_example)
    print(predictions.shape)  # 应该输出torch.Size([1, 10])

此代码片段定义了一种简单的AudioTransformer网络结构，它接受原始一维时间序列形式的音频样本作为输入，并通过Mel频率倒谱系数(MFCCs)[^1]的方式将其转换成适合于后续处理的形式；接着利用多层感知机调整这些特征向量的空间分布使之适应标准Transformer组件的要求；最后经过一系列自注意机制操作之后得到固定大小的上下文嵌入表示，再经由全连接层完成最终类别标签的概率估计工作[^4]。