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Sample Baseline模型介绍

class Classifier(nn.Module):
	def __init__(self, d_model=80, n_spks=600, dropout=0.1):
		super().__init__()
		# Project the dimension of features from that of input into d_model.
		self.prenet = nn.Linear(40, d_model)

		# transformer
		self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
			d_model=d_model, dim_feedforward=256, nhead=2
		)
		self.encoder = self.encoder_layer

		self.pred_layer = nn.Sequential(
			nn.Linear(d_model, d_model),
			nn.ReLU(),
			nn.Linear(d_model, n_spks),
		)

	def forward(self, mels):
		"""
		args:
			mels: (batch size, length, 40)
		return:
			out: (batch size, n_spks)
		"""
		# out: (batch size, length, d_model)
		out = self.prenet(mels)
		# out: (length, batch size, d_model)
		out = out.permute(1, 0, 2)
		# The encoder layer expect features in the shape of (length, batch size, d_model).
		out = self.encoder(out)
		# out: (batch size, length, d_model)
		out = out.transpose(0, 1)
		# mean pooling
		stats = out.mean(dim=1)
		# out: (batch, n_spks)
		out = self.pred_layer(stats)
		return out

模型开始对特征进行了升维以增强表示能力，随后通过transformer的encoder对数据进一步编码(未使用decoder)，到这一步就包含了原来没有包含的注意力信息，以英文Sequence为例，如果原来的Sequence中每个单词是独立编码的是没有任何关联的，那么经过这一步之后，每一个单词的编码都是由其他单词编码的叠加而成。最后通过pred_layer进行预测(当然在此之前进行了一个mean pooling，这个下面会讲)。

在模型的前向传播时，模型基本是安装前面定义的各层进行计算的，我们注意到在给encoder的输入时，维度的顺序为(length，batch_size, d_model)，而不是(batch_size, length, d_model)，实际上这是为了并行计算?
下图是batch_first时所对应的存储顺序

下图时length_first时所对应的存储顺序

在其他时序模型中，由于需要按序输入，因此直接拿到一个sequence没啥用，不如直接得到一批batch中的所有sequence中的第一个语音序列或单词，但是在transformer中应该不需要这样吧？

另外一个小细节是进行mean pooling

stats = out.mean(dim=1)

这一步是不必可少的，不然没法输入pred_layer，这里做mean的意思是把每个sequence的所有frame通过平均合并为一个frame，如下图所示

维度由batch_size\(\times\)length\(\times\)d_model变成了batch_size\(\times\)d_model

Medium Baseline

对于medium baseline，只需要调节视频中提示的地方进行修改即可，我的得分如下：

相关参数如下
d_model=120
4个encoder_layer的nhead=4

Strong Baseline

对于strong baseline，需要引入conformer架构，我的得分如下：

而conformer的引入需要注意以下几点：
引入(当然你也可以使用pip进行单独安装)

from torchaudio.models.conformer import Conformer

由于torchaudio中实现的conformer默认是batch_first，因此在代码中我们需要去掉下面两行

out = out.permute(1, 0, 2)
out = out.transpose(0, 1)

Boss Baseline

引入self-attention pooling和additive margin softmax后，准确率下降了。