一、引言
pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象，将所有大模型分为音频（Audio）、计算机视觉（Computer vision）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（tasks）。共计覆盖32万个模型
今天介绍Audio音频的第四篇，零样本音频分类（zero-shot-audio-classification），在huggingface库内仅有4个音频分类模型。
二、零样本音频分类（zero-shot-audio-classification）
2.1 概述
零样本学习是AI识别方法之一。简单来说就是识别从未见过的数据类别，即训练的分类器不仅仅能够识别出训练集中已有的数据类别，还可以对于来自未见过的类别的数据进行区分。这是一个很有用的功能，使得计算机能够具有知识迁移的能力，并无需任何训练数据，很符合现实生活中海量类别的存在形式。。
2.2 意义
在传统AI识别任务中，训练阶段和测试阶段的类别是相同的，但每次为了识别新类别的样本需要在训练集中加入这种类别的数据。一些类别的样本收集代价大，即使收集到足够的训练样本，也需要对整个模型进行重新训练。这都会加大识别系统的成本，零样本学习方法便能很好的解决这个问题。
2.3 应用场景
- 未知物体识别——例如，模型在“马”、“牛”等类别上训练过，因此模型能够准确地识别“马”、“牛”的图片。当模型遇到“象”这个新类别，由于从未见过，模型无法作出判断。传统解决方案是收集大量“象”的图片，与原数据集一起重新训练。这种解决方案的代价高、速度慢。然而，人类能够从描述性知识中快速学习一个新概念。例如，一个儿童即使没有见过“象”，当提供他文本描述“象是一种的大型食草类动物，有长鼻和长牙”。儿童能够根据描述快速学会“象”这一新类别，并能在第一次见到“象”时识别出来。零样本学习与之类似，在没有任何训练样本的情况下，借助辅助知识（如属性、词向量、文本描述等）学习一些从未见过的新概念（类别）。
- 未知语言翻译——比如说要进行三种语言之间的翻译，按照传统的方法需要分别训练六个网络，在日语和韩语之间没有那么多样本的情况下，训练英语→特征空间→日语，韩语→特征空间→英语这两个网络，那么就可以自动学会韩语→特征空间→日语这个翻译过程。
- 未知类别图像合成——近年来，对抗网络GAN被用于图像合成，取得了以假乱真的效果。但传统图像合成仅能合成见过的类别的图像。零样本图像合成希望模型能够合成从未见过的类别的图像。已有一些算法通过条件GAN网络实现了零样本图像合成。
- 图像哈希——传统利用一些训练样本来学习针对某些类别的哈希算法。但这些学习到的哈希算法无法用于新类别。零样本图像哈希，希望在已知类别上学到哈希算法能够运用到新的未知类别上。一些基于属性的零样本哈希算法已经被提出。
2.4 pipeline参数
2.4.1 pipeline对象实例化参数
- model（PreTrainedModel或TFPreTrainedModel）— 管道将使用其进行预测的模型。 对于 PyTorch，这需要从PreTrainedModel继承；对于 TensorFlow，这需要从TFPreTrainedModel继承。
- tokenizer ( PreTrainedTokenizer ) — 管道将使用 tokenizer 来为模型编码数据。此对象继承自 PreTrainedTokenizer。
- feature_extractor ( SequenceFeatureExtractor ) — 管道将使用的特征提取器来为模型编码数据。此对象继承自 SequenceFeatureExtractor。
- modelcard（
str或ModelCard，可选）— 属于此管道模型的模型卡。- framework（
str，可选）— 要使用的框架，"pt"适用于 PyTorch 或"tf"TensorFlow。必须安装指定的框架。- task （
str，默认为""）— 管道的任务标识符。- num_workers（
int，可选，默认为 8）— 当管道将使用DataLoader（传递数据集时，在 Pytorch 模型的 GPU 上）时，要使用的工作者数量。- batch_size（
int，可选，默认为 1）— 当管道将使用DataLoader（传递数据集时，在 Pytorch 模型的 GPU 上）时，要使用的批次的大小，对于推理来说，这并不总是有益的，请阅读使用管道进行批处理。- args_parser（ArgumentHandler，可选） - 引用负责解析提供的管道参数的对象。
- device（
int，可选，默认为 -1）— CPU/GPU 支持的设备序号。将其设置为 -1 将利用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。您可以传递本机torch.device或str太- torch_dtype（
str或torch.dtype，可选） - 直接发送model_kwargs（只是一种更简单的快捷方式）以使用此模型的可用精度（torch.float16，，torch.bfloat16...或"auto"）- binary_output（
bool，可选，默认为False）——标志指示管道的输出是否应以序列化格式（即 pickle）或原始输出数据（例如文本）进行。
2.4.2 pipeline对象使用参数
- audio（
str、List[str]或np.array）List[np.array]——管道处理三种类型的输入：
- 包含指向音频的 http 链接的字符串
- 包含音频本地路径的字符串
- 在 numpy 中加载的音频
- candidates_labels (
List[str]) — 该音频的候选标签- hypothesis_template（
str，可选，默认为） — 与候选标签"This is a sound of {}"结合使用的句子，通过用候选标签替换占位符来尝试音频分类。然后使用 logits_per_audio 估计可能性
2.4 pipeline实战
首先下载数据集，我们采用ashraq/esc50语音数据集，其中包含2000条语音分类样本。
将数据集加载后，采用task="zero-shot-audio-classification"默认的模型laion/clap-htsat-fused进行零样本语音分类：
import os os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" from transformers import pipeline from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("ashraq/esc50") #{'filename': '1-100210-B-36.wav', 'fold': 1, 'target': 36, 'category': 'vacuum_cleaner', 'esc10': False, 'src_file': 100210, 'take': 'B', 'audio': {'path': None, 'array': array([0.53897095, 0.39627075, 0.26739502, ..., 0.09729004, 0.11227417,0.07983398]), 'sampling_rate': 44100}} #pipe = pipeline(task="audio-classification",model="ehcalabres/wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition") audio = dataset["train"][1]["audio"]["array"] classifier = pipeline(task="zero-shot-audio-classification") result = classifier(audio, candidate_labels=["Sound of a dog", "Sound of vaccum cleaner","chirping_birds"]) print(result)
数据集中的第二行为chirping_birds，代码调用结果为
[{'score': 0.9998486042022705, 'label': 'chirping_birds'}, {'score': 7.838715828256682e-05, 'label': 'Sound of vaccum cleaner'}, {'score': 7.297335105249658e-05, 'label': 'Sound of a dog'}]
2.5 模型排名
在huggingface上，我们筛选零样本音频分类模型，并按下载量从高到低排序，基本没什么人用。。。
三、总结
本文对transformers之pipeline的零样本音频分类（zero-shot-audio-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的代码极简的进行零样本音频分类推理，模型目前比较冷门，但介于pipeline设计了这个task，为了完整性，还是写了这一篇。
