Questions for Creating a Better Model

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I am currently training a model for Japanese language processing. To improve audio quality, I have raised the sampling rate to 48,000. Next, when I compared the YAML configurations for the 40s and 75s models, I found that the differences were in the downsamples, n_fft, and hop_length parameters.

I would like to ask: Is increasing the number of tokens the most straightforward way to enhance the quality of the generated audio? Also, to raise the sampling rate to 48,000, are there any other parameters, aside from the sampling rate itself, that I need to adjust?

The following is the code I am using. train.py

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

import pytorch_lightning as pl
from pytorch_lightning.loggers import TensorBoardLogger
from pytorch_lightning.callbacks import LearningRateMonitor, ModelSummary, ModelCheckpoint
from pytorch_lightning import seed_everything
from decoder.dataset import VocosDataModule
from decoder.experiment import WavTokenizer
from decoder.feature_extractors import EncodecFeatures
from decoder.models import VocosBackbone
from decoder.heads import ISTFTHead
from decoder.helpers import GradNormCallback
import subprocess
import webbrowser

# 実験の再現性のために乱数シードを固定
seed_everything(3407)

if __name__ == '__main__':

    # データモジュールの設定
    data_module = VocosDataModule(
        train_params={
            "filelist_path": r"C:\Users\user\Desktop\git\WavTokenizer\data\file_list.txt",  # 学習データのファイルリストパス
            "sampling_rate": 48000,      # サンプリングレート(Hz)
            "num_samples": 144000,        # 1つのオーディオサンプルの長さ（3秒分）
            "batch_size": 4,             # バッチサイズ
            "num_workers": 1             # データローダーのワーカー数
        },
        val_params={
            "filelist_path": r"C:\Users\user\Desktop\git\WavTokenizer\data\file_list.txt",  # 検証データのファイルリストパス
            "sampling_rate": 48000,      # サンプリングレート(Hz)
            "num_samples": 144000,        # 1つのオーディオサンプルの長さ（3秒分）
            "batch_size": 1,             # バッチサイズ
            "num_workers": 1             # データローダーのワーカー数
        }
    )

    # 特徴量抽出器の設定
    feature_extractor = EncodecFeatures(
        encodec_model="encodec_48khz",   # 使用するEncodecモデル
        bandwidths=[6.6, 6.6, 6.6, 6.6], # 各レイヤーの帯域幅
        train_codebooks=True,            # コードブックを学習させるかどうか
        num_quantizers=1,                # 量子化器の数
        dowmsamples=[8, 5, 4, 2],        # 各レイヤーのダウンサンプリング率
        vq_bins=4096,                    # Vector Quantizationのビン数
        vq_kmeans=200                    # k-meansクラスタリングの数
    )

    # バックボーンネットワークの設定
    backbone = VocosBackbone(
        input_channels=512,              # 入力チャンネル数
        dim=768,                         # モデルの基本次元数
        intermediate_dim=2304,           # 中間層の次元数
        num_layers=12,                   # トランスフォーマーレイヤー数
        adanorm_num_embeddings=4         # AdaNormの埋め込み数
    )

    # 出力ヘッドの設定
    head = ISTFTHead(
        dim=768,                         # 入力次元数
        n_fft=1280,                      # FFTサイズ
        hop_length=320,                  # ホップ長（フレーム間の移動量）
        padding="same"                   # パディングタイプ
    )

    # モデル全体の設定
    model = WavTokenizer(
        sample_rate=48000,               # サンプリングレート(Hz)
        initial_learning_rate=1e-6,      # 初期学習率
        mel_loss_coeff=45,               # メルスペクトログラム損失の係数
        mrd_loss_coeff=1.0,              # Multi-Resolution Discriminator損失の係数
        num_warmup_steps=0,              # ウォームアップステップ数
        pretrain_mel_steps=0,            # メル事前学習のステップ数
        evaluate_utmos=True,             # UTMOSスコアを評価するかどうか
        evaluate_pesq=True,              # PESQスコアを評価するかどうか
        evaluate_periodicty=True,        # 周期性を評価するかどうか
        resume=False,                    # 学習を再開するかどうか
        resume_config = r"C:\Users\user\Desktop\git\WavTokenizer\configs\pre.yaml",  # 再開用の設定ファイル
        resume_model = r"C:\Users\user\Desktop\git\WavTokenizer\result\models\last.ckpt",  # 再開用のモデルチェックポイント
        feature_extractor=feature_extractor,
        backbone=backbone,
        head=head
    )

    # トレーニング用コールバックの設定
    callbacks = [
        LearningRateMonitor(),           # 学習率の監視
        ModelSummary(max_depth=2),       # モデル構造のサマリー出力
        ModelCheckpoint(
            monitor="val_loss",          # 監視する評価指標
            dirpath="./result/models",
            filename="wavtokenizer_checkpoint_{epoch}_{step}_{val_loss:.4f}",  # チェックポイントのファイル名フォーマット
            save_top_k=10,               # 保存する上位k個のモデル数
            save_last=True,               # 最後のモデルを保存するかどうか
            every_n_epochs=1,        # エポックごとに保存
        ),
        GradNormCallback()               # 勾配正規化のコールバック
    ]

    # TensorBoard用ロガーの設定
    logger = TensorBoardLogger(
        save_dir="./result/train/test/"  # ログの保存ディレクトリ
    )

    # トレーナーの設定
    trainer = pl.Trainer(
        logger=logger,                   
        callbacks=callbacks,              
        max_steps=20000000,             # 最大トレーニングステップ数
        limit_val_batches=100,          # 検証時のバッチ数制限
        accelerator="gpu",              # 使用するアクセラレータ（GPU）
        devices=1,                      # 使用するGPUの数
        val_check_interval=0.25,  # 25%ごとに検証
        log_every_n_steps=1,          # ログを出力するステップ間隔
    )

    # TensorBoardをバックグラウンドで起動
    log_dir = "./result/train/test/"
    tensorboard_process = subprocess.Popen(["tensorboard", "--logdir", log_dir])

    # ブラウザでTensorBoardを開く
    webbrowser.open("http://localhost:6006")

    # モデルの学習を開始
    trainer.fit(model, data_module)

    # トレーニング終了後、TensorBoardのプロセスを終了
    tensorboard_process.terminate()

EncodecFeatures

# breakpoint()
        if encodec_model == "encodec_24khz":
            self.encodec = EncodecModel(encoder=encoder, decoder=decoder, quantizer=quantizer,
                                        target_bandwidths=bandwidths, sample_rate=24000, channels=1)
        elif encodec_model == "encodec_48khz":
                self.encodec = EncodecModel(encoder=encoder, decoder=decoder, quantizer=quantizer,
                                            target_bandwidths=bandwidths, sample_rate=48000, channels=1)

[jishengpeng]

I am currently training a model for Japanese language processing. To improve audio quality, I have raised the sampling rate to 48,000. Next, when I compared the YAML configurations for the 40s and 75s models, I found that the differences were in the downsamples, n_fft, and hop_length parameters.

I would like to ask: Is increasing the number of tokens the most straightforward way to enhance the quality of the generated audio? Also, to raise the sampling rate to 48,000, are there any other parameters, aside from the sampling rate itself, that I need to adjust?

The following is the code I am using. train.py

1. The most effective approach to enhancing audio quality is through multi-layer quantization, although this choice presents both advantages and disadvantages. Additionally, there exist several other engineering techniques that can further enhance the quality of Wavtokenizer. Updates incorporating these advancements will be implemented in subsequent versions.
2. When adjusting the sampling rate, attention must be paid to the configuration parameters and the components related to the discriminator.

[ootsuka-repos]

Thank you for your response to my question. I’m also excited to hear that a subsequent version will be released! When is the release of the next version expected?