1.VGGish源码学习
2.音频向量：VGGish（Pytorch）

VGGish源码学习

       深入研究VGGish源码，源码该模型在模态视频分析领域颇为流行，源码尤其在生成语音部分的源码embedding特征向量方面。本文旨在基于官方源码进行学习。源码

       VGGish的源码代码库结构简洁，仅包含几个.py文件。源码技师预约平台源码文件大体功能明确，源码下文将结合具体代码进行详述。源码在开始之前，源码需要预先下载两个预训练文件，源码与.py文件放在同一目录。源码

       VGGish的源码环境安装过程简便，对依赖包的源码版本要求宽松。只需依次执行安装命令，源码确保环境配置无误。源码运行vggish_smoke_test.py脚本，如显示"Looks Good To Me"则表明环境已搭建完成。

       着手VGGish模型的拆解，以vggish_inference_demo.py中的奇缘破解源码main函数为起点，分为两大部分：数据准备与前向推理获得Embedding特征及特征后处理。

       在数据准备阶段，首先确认输入是否为.wav文件，若非则自行生成。接着，使用vggish_input.py模块将输入数据调整为适用于模型的batch格式。假设输入音频长1分秒，采样频率为.1kHz，读取的bilibili 挂机 源码wav_data为（，）的一维数组（若为双声道，则调整为单声道）。

       进入前向推理阶段，初始化特征处理对象pproc及记录器对象writer。通过vggish_slim.py模块构建VGG模型，并加载预训练权重。前向推理生成维的embedding特征向量。值得注意的是，输入数据为[num_samples,邮箱工具源码 , ]的三维数据，在推理过程中会增加一维[num_samples，num_frames，num_bins，1]，最终经过卷积层提取特征，FC层压缩，得到的embedding_batch为[num_samples，]。

       后处理环节中，spark linearsvc源码应用PCA（主成分分析）对embedding特征进行调整。这一步骤旨在与YouTube-8M项目兼容，后者已发布用于数百万YouTube视频的PCA/whitened/quantized格式的音频和视觉嵌入。不过，若无需使用官方发布的AudioSet嵌入，则可直接使用网络输出的原始嵌入，无需进行PCA操作。

       本文旨在为读者提供深入理解VGGish源码的路径，通过详述模型的构建、安装与应用过程，旨在促进对模态视频分析技术的深入学习与应用。

音频向量：VGGish（Pytorch）

       音频向量技术中，谷歌的VGGish模型凭借AudioSet大型数据集而声名鹊起。然而，将VGGish移植到Pytorch框架并非易事，尽管Tensorflow官方提供了相关的源代码和模型接口，但实际操作中往往遇到不便且结果与预期有差异。Towhee为解决这一问题提供了更为便捷的音频向量接口，其audio-embedding-vggish pipeline内置了torch-vggish，使得Pytorch用户能够轻松获取音频特征向量，且搜索性能得到保障。

       Towhee的音频向量实现基于Tensorflow VGGish的原理，通过torch-vggish算子，它重新构建并加载了VGGish的预处理代码，包括mel特征提取和模型输入处理。构建模型时，可以参考vggish_slim.py中的分层结构，使用torch.nn模块进行搭建。对于音频相似搜索，推荐去掉模型的ReLU层，而如果用于分类任务，则推荐使用原始模型结构。

       加载权重的过程是关键步骤，首先从原始模型文件获取VGGish变量数据，然后需要将weights和biases转换为Pytorch的Tensor。torch-vggish提供了预处理好的vggish.pth模型参数文件，通过加载这些权重，即可在Pytorch框架中无缝使用VGGish模型进行音频向量计算。