Transformers documentation

Granite Speech Plus

Transformers

Bắt đầu

Transformers Cài đặt Bắt đầu nhanh

Lớp cơ sở

Mô hình

Bộ tiền xử lý

Suy luận

Pipeline API

Tạo API

Tối ưu hóa

Trò chuyện với các model

Serving

Huấn luyện

Bắt đầu

Tùy chỉnh

Tinh chỉnh hiệu quả tham số

Hiệu năng

Huấn luyện phân tán

Phần cứng

Lượng tử hóa

Tích hợp hệ sinh thái

Tài nguyên

API

Các lớp chính

Mô hình

Mô hình văn bản

Mô hình thị giác

Mô hình âm thanh

Mô hình video

Mô hình đa phương thức

Mô hình học tăng cường

Mô hình chuỗi thời gian

Hàm trợ giúp nội bộ

Tham khảo

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2026-04-29.

Granite Speech Plus

Tổng quan

Granite Speech Plus là một biến thể của Granite Speech, trong đó projector nhận vào kết quả nối (concatenation) giữa các trạng thái ẩn cuối cùng của encoder với một tập con tùy ý của các trạng thái ẩn trung gian của nó (dọc theo chiều đặc trưng). Các lớp trung gian được chọn được kiểm soát bởi trường cấu hình cat_hidden_layers trên GraniteSpeechPlusEncoderConfig; khi trường này là None, mô hình hoạt động giống hệt như Granite Speech. Khi trường này được đặt giá trị, encoder_hidden_size của projector phải bằng encoder_config.hidden_dim * (len(cat_hidden_layers) + 1).

Phần còn lại của kiến trúc — bộ mã hóa giọng nói, bộ dự phóng transformer truy vấn, mô hình ngôn ngữ và bộ thích ứng LoRA tùy chọn — được kế thừa nguyên vẹn từ Granite Speech. Xem tài liệu Granite Speech để biết các ví dụ sử dụng; GraniteSpeechProcessor và GraniteSpeechFeatureExtractor cũng được sử dụng ở đây.

Cách sử dụng

Granite Speech Plus là một mô hình đa phương thức chuyển giọng nói thành văn bản, có khả năng chuyển đổi âm thanh thành văn bản, cung cấp chú thích người nói và mốc thời gian ở cấp độ từ bằng cách phản hồi với các lệnh văn bản. Dưới đây là cách sử dụng các chức năng khác nhau:

Cài đặt — tải mô hình và một đoạn âm thanh thử nghiệm:

import re
import torch
from datasets import Audio, load_dataset
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seq, AutoProcessor

SAMPLE_RATE = 16000
MODEL_NAME = "ibm-granite/granite-speech-4.1-2b-plus"

Định nghĩa các prompt được sử dụng cho các tác vụ khác nhau:

SYSTEM_PROMPT = "Knowledge Cutoff Date: April 2024.\nToday's Date: December 19, 2024.\nYou are Granite, developed by IBM. You are a helpful AI assistant"
ASR_PROMPT = "<|audio|> can you transcribe the speech into a written format?"
SAA_PROMPT = "<|audio|> Speaker attribution: Transcribe and denote who is speaking by adding [Speaker 1]: and [Speaker 2]: tags before speaker turns."
TS_PROMPT = "<|audio|> Timestamps: Transcribe the speech. After each word, add a timestamp tag showing the end time in centiseconds, e.g. hello [T:45] world [T:82]"

Tải mô hình và định nghĩa một hàm chung để giải mã âm thanh:

processor = AutoProcessor.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(MODEL_NAME, device_map="auto")

@torch.inference_mode()
def transcribe(audio, prompt, max_new_tokens=2000, prefix_text=None):
    chat = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}, {"role": "user", "content": prompt}]
    extra = {"prefix_text": prefix_text} if prefix_text is not None else {}
    prompt_text = processor.apply_chat_template(chat, tokenize=False, add_generation_prompt=True, **extra)
    inputs = processor(prompt_text, audio, device=device, return_tensors="pt").to(device)
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=False, num_beams=1)
    new_tokens = outputs[0, inputs["input_ids"].shape[-1]:]
    output_text = processor.decode(new_tokens, add_special_tokens=False, skip_special_tokens=True)
    return output_text

Tải một số dữ liệu âm thanh mẫu từ bộ dữ liệu AMI

ds = load_dataset("diarizers-community/ami", "ihm", split="test")
ds = ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=SAMPLE_RATE, num_channels=1))

TEST_SAMPLE = 0
START_TIME, END_TIME = 5 * 60, 6 * 60
audio = ds["audio"][TEST_SAMPLE].get_samples_played_in_range(START_TIME, END_TIME)

Nhiệm vụ 1: ASR — chuyển giọng nói thành văn bản đơn giản:

asr_text = transcribe(audio.data, ASR_PROMPT)
print(asr_text)

Nhiệm vụ 2: ASR có gán người nói — chuyển văn bản có nhãn người nói:

saa_text = transcribe(audio.data, SAA_PROMPT)
for segment in re.split(r"(\[Speaker \d+\]:)", saa_text):
    print(segment.strip())

Nhiệm vụ 3: Dấu thời gian theo từ — chuyển văn bản nói thành chữ với thời điểm từng từ:

Các mốc thời gian được cho bằng centisecond và là modulo 1000 (=10 giây) nên chúng ta cần mở chúng ra bằng cách thêm các bội số của 10 giây.

ts_text = transcribe(audio.data, TS_PROMPT, max_new_tokens=10000)
ts_words = re.split(r"\[T:(\d+)\]", ts_text)
last_word_end_time = 0
offset_time = 0
for word, ts in zip(ts_words[::2], ts_words[1::2]):
    word_end_time = float(ts) / 100
    while word_end_time + offset_time < last_word_end_time:
        offset_time += 10
    last_word_end_time = word_end_time + offset_time
    print(f"{word}\t{last_word_end_time:.2f}s")

Task 4: Giải mã tăng dần — chuyển văn bản các đoạn trong khi tích lũy ngữ cảnh âm thanh:

NUM_SEGMENTS = 3
previous_transcript = ""
all_audio = None

for k in range(NUM_SEGMENTS):
    t1 = START_TIME + (END_TIME - START_TIME) * k / NUM_SEGMENTS
    t2 = START_TIME + (END_TIME - START_TIME) * (k + 1) / NUM_SEGMENTS
    new_audio = ds["audio"][TEST_SAMPLE].get_samples_played_in_range(t1, t2)
    all_audio = new_audio.data if all_audio is None else torch.cat([all_audio, new_audio.data], dim=-1)
    saa_text = transcribe(all_audio, SAA_PROMPT, prefix_text=previous_transcript)
    print(f"{t1:06.2f}-{t2:06.2f}:\t{saa_text}")
    previous_transcript = (previous_transcript + " " + saa_text).strip()

GraniteSpeechPlusConfig

lớp transformers.GraniteSpeechPlusConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneencoder_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneprojector_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneaudio_token_index: int = 49155initializer_range: float = 0.02has_lora_adapter: bool = Truedownsample_rate: int = 5window_size: int = 15tie_word_embeddings: bool = True )

Tham số

text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung văn bản.
encoder_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung encoder.
projector_config (Union[AutoConfig, dict], tùy chọn, mặc định là Blip2QFormerConfig) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ chiếu âm thanh.
audio_token_index (int, tùy chọn, mặc định là 49155) — Chỉ số token âm thanh được dùng làm ký tự thay thế cho âm thanh đầu vào.
initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
has_lora_adapter (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Chỉ ra liệu mô hình có một bộ thích ứng lora chỉ nên được kích hoạt khi xử lý đầu vào âm thanh hay không.
downsample_rate (int, tùy chọn, mặc định là 5) — Tỷ lệ hạ mẫu cho trình trích xuất đặc trưng âm thanh.
window_size (int, tùy chọn, mặc định là 15) — Kích thước cửa sổ cho bộ dự đoán đặc trưng âm thanh.
tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một GraniteSpeechPlusModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Granite Speech Plus theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của ibm-granite/granite-speech-4.1-2b-plus

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

Ví dụ:

>>> from transformers import GraniteSpeechPlusConfig, GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration

>>> # Initializing a GraniteSpeechPlusConfig
>>> configuration = GraniteSpeechPlusConfig()

>>> # Initializing a GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration (with random weights)
>>> model = GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

GraniteSpeechPlusEncoderConfig

lớp transformers.GraniteSpeechPlusEncoderConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Noneinput_dim: int = 160num_layers: int = 10hidden_dim: int = 1024feedforward_mult: int = 4num_heads: int = 8dim_head: int | None = Noneoutput_dim: int = 42context_size: int = 200max_pos_emb: int = 512dropout: float | int = 0.1conv_kernel_size: int = 15conv_expansion_factor: int = 2cat_hidden_layers: list[int] | None = None )

Tham số

input_dim (int, optional, mặc định là 160) — Số chiều của các đặc trưng âm thanh đầu vào (ví dụ: số kênh mel-filterbank).
num_layers (int, optional, mặc định là 10) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
hidden_dim (int, optional, mặc định là 1024) — Kích thước của các biểu diễn ẩn.
feedforward_mult (int, optional, mặc định là 4) — Hệ số nhân cho các phép chiếu lên/xuống trong các lớp feedforward của encoder; Các phép chiếu sẽ có chiều trung gian có kích thước hidden_dim feedforward_mult*.
num_heads (int, optional, mặc định là 8) — Số lượng đầu chú ý (attention heads) cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.
dim_head (int, optional) — Kích thước chiều của đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads
output_dim (int, optional, mặc định là 42) — Kích thước chiều trung gian của các phép chiếu feedforward trong conformer sẽ được cộng vào đầu ra của mọi khối encoder khác.
context_size (int, tuỳ chọn, mặc định là 200) — Kích thước ngữ cảnh được sử dụng trong chú ý conformer.
max_pos_emb (int, optional, mặc định là 512) — Số lượng vị trí nhúng tối đa được sử dụng trong attention (mã hóa vị trí tương đối của Shaw).
dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.1) — Tỷ lệ cho tất cả các lớp dropout.
conv_kernel_size (int, optional, mặc định là 15) — Kích thước của nhân tích chập.
conv_expansion_factor (int, optional, mặc định là 2) — Kích thước chiều trung gian được sử dụng trong các phép tích chập của conformer.
cat_hidden_layers (list[int], optional) — Chỉ số của các lớp conformer trong encoder mà đầu ra của chúng được nối (concatenate) với đầu ra cuối cùng của encoder (dọc theo chiều đặc trưng) trước khi được truyền đến projector. Khi được đặt, encoder_hidden_size của projector phải bằng encoder_config.hidden_dim * (len(cat_hidden_layers) + 1).

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig] và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ [PreTrainedConfig] để biết thêm thông tin.

Ví dụ:

>>> from transformers import GraniteSpeechPlusEncoderConfig, GraniteSpeechPlusCTCEncoder

>>> # Initializing a GraniteSpeechPlusEncoderConfig
>>> configuration = GraniteSpeechPlusEncoderConfig()

>>> # Initializing a GraniteSpeechPlusCTCEncoder (with random weights)
>>> model = GraniteSpeechPlusCTCEncoder(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

GraniteSpeechPlusModel

lớp transformers.GraniteSpeechPlusModel

< source >

( config: GraniteSpeechPlusConfig )

Tham số

config (GraniteSpeechPlusConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.

Mô hình Granite Speech, bao gồm một bộ mã hóa âm thanh, bộ chiếu và mô hình ngôn ngữ, không có đầu mô hình hóa ngôn ngữ.

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinput_features: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinput_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → GraniteSpeechPlusModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
input_features (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, feature_dim), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các đặc trưng âm thanh đầu vào. Các đặc trưng âm thanh có thể được lấy bằng cách sử dụng GraniteSpeechFeatureExtractor. Xem GraniteSpeechFeatureExtractor.__call__() để biết chi tiết (GraniteSpeechProcessor sử dụng GraniteSpeechFeatureExtractor để xử lý âm thanh).
input_features_mask (torch.Tensor, tùy chọn) — Mặt nạ được áp dụng cho các đặc trưng âm thanh trước khi phân tán vào các nhúng ngôn ngữ.
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

GraniteSpeechPlusModelOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Một GraniteSpeechPlusModelOutputWithPast hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (GraniteSpeechPlusConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của GraniteSpeechPlusModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

last_hidden_state (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.

Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape (batch_size, 1, hidden_size) được xuất ra.
past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu config.is_encoder_decoder=True trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
audio_hidden_states (torch.Tensor, tùy chọn) — Trạng thái ẩn âm thanh đã được chiếu.

GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration

lớp transformers.GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration

< source >

( config: GraniteSpeechPlusConfig )

Tham số

config (GraniteSpeechPlusConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.

Mô hình Granite Speech Plus, một biến thể của Granite Speech, trong đó projector tiêu thụ phép nối (concatenation) giữa các trạng thái ẩn cuối cùng của encoder với một tập con tùy ý của các trạng thái ẩn trung gian của nó.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinput_features: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinput_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs ) → GraniteSpeechPlusCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
input_features (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, feature_dim), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các đặc trưng âm thanh đầu vào. Các đặc trưng âm thanh có thể được lấy bằng cách sử dụng GraniteSpeechFeatureExtractor. Xem GraniteSpeechFeatureExtractor.__call__() để biết chi tiết (GraniteSpeechProcessor sử dụng GraniteSpeechFeatureExtractor để xử lý âm thanh).
input_features_mask (torch.Tensor, tùy chọn) — Mặt nạ được áp dụng cho các đặc trưng âm thanh trước khi phân tán vào các nhúng ngôn ngữ.
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có che (masked language modeling loss). Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.vocab_size] hoặc -100 (xem docstring của input_ids). Các token có chỉ số được đặt thành -100 sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là 0) — Nếu là int, tính logits cho logits_to_keep token cuối. Nếu là 0, tính logits cho tất cả input_ids (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là torch.Tensor, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).

Trả về

GraniteSpeechPlusCausalLMOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Một GraniteSpeechPlusCausalLMOutputWithPast hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (GraniteSpeechPlusConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

loss (torch.Tensor có shape (1,), tùy chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).
logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).
past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
hidden_states (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
audio_hidden_states (torch.Tensor, tùy chọn) — Trạng thái ẩn âm thanh đã được chiếu.

Ví dụ:

>>> from transformers import AutoProcessor, GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation")
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("ibm-granite/granite-speech-4.1-2b-plus")
>>> model = GraniteSpeechPlusForConditionalGeneration.from_pretrained("ibm-granite/granite-speech-4.1-2b-plus")

>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)

>>> # transcribe speech
>>> transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
>>> transcription[0]
...

>>> inputs["labels"] = processor(text=dataset[0]["text"], return_tensors="pt").input_ids

>>> # compute loss
>>> loss = model(**inputs).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...

get_audio_features

< source >

( *args**kwargs )

Update on GitHub

←GraniteSpeech5 Higgs Audio V2→