基于Mamba架構(gòu)的，狀態(tài)空間音頻分類模型AUM
Transformer憑借強大的自注意力機制，成為文本、音頻、視頻等模型的基礎(chǔ)架構(gòu)之一。但其計算復雜度隨著序列長度的增加而呈指數(shù)級增長，這在處理長序列數(shù)據(jù)時會出現(xiàn)嚴重的效率問題。
韓國高等科學技術(shù)院的研究人員受最新的Mamba架構(gòu)啟發(fā)，開發(fā)了首個沒有自注意力機制純粹狀態(tài)空間的音頻分類模型Audio Mamba（下面簡稱“AUM”）。
狀態(tài)空間是Mamba架構(gòu)的核心功能之一，這是一種用于描述和預測系統(tǒng)狀態(tài)隨時間變化的數(shù)學模型，通過維護一個隱藏狀態(tài)來映射輸入序列到輸出，可幫助模型能夠以線性時間復雜度高效處理數(shù)據(jù)，無論序列多長都沒有問題。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2406.03344
AUM架構(gòu)簡單介紹
在AUM架構(gòu)中，先通過傅里葉變換方法，將原始的音頻波形首先被轉(zhuǎn)換成頻譜圖。把得到的頻譜圖隨后被劃分成一系列規(guī)則的 “patches”塊。每個patch都是一個正方形矩陣，代表了音頻信號的一個局部特征區(qū)域。通過這種方式，將音頻信號被分解為一系列的局部特征，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理奠定了基礎(chǔ)。
接著，每個patch通過一個線性投影層被嵌入到一個高維空間中。在這個嵌入過程不僅將原始的音頻特征轉(zhuǎn)換為模型可以處理的形式，而且還通過引入一個特殊的分類標記來增強模型的分類能力。
這個分類標記被放置在嵌入序列的中間位置，將作為模型訓練和推理過程中的關(guān)鍵元素，幫助模型集中注意力于音頻數(shù)據(jù)中最重要的部分。
再從序列的末尾開始，通過反向卷積層和狀態(tài)空間模型來提取特征，幫助AUM模型能從不同的角度理解音頻數(shù)據(jù)，增強了模型對音頻信號全局上下文的理解能力。
此外，AUM還采用了一種現(xiàn)代化的硬件優(yōu)化掃描方法，能夠從輸入序列的開始到結(jié)束進行單向掃描，同時更新模型的隱藏狀態(tài)。不僅提高了模型的處理效率，還使得模型能夠選擇性地更新其隱藏狀態(tài)，從而更有效地捕捉輸入序列中的相關(guān)信息。
實驗測試與數(shù)據(jù)集
為了測試AUM的性能，研究人員使用了AudioSet、VGGSound、VoxCeleb、Speech Commands V2和EPIC-SOUNDS等多個知名音頻數(shù)據(jù)集進行了綜合評估。
這些數(shù)據(jù)集不僅在規(guī)模上有所不同，在音頻樣本的多樣性和復雜性上也各有特點。例如，AudioSet數(shù)據(jù)集包含了超過200萬個10秒長的音頻剪輯，涵蓋了527個不同的標簽；而VGGSound則包含了近20萬個視頻剪輯，每個剪輯都有10秒長，標注了309種不同的聲音類別。
結(jié)果顯示，AuM在AudioSet上的平均精準度達到了32.43%，比知名的Audio Spectrogram Transformers（簡稱“AST”）模型高出3.33%；在VGGSound上，準確率提高到42.58%，比AST提升了5.33%。
在VoxCeleb、Epic-Sounds和Speech Commands V2，AuM也顯示出了卓越的數(shù)據(jù)序列處理性能。
除了性能優(yōu)秀，AuM對計算效率和內(nèi)存消耗也比AST強很多。在處理長序列音頻數(shù)據(jù)時，AuM顯示出了顯著的內(nèi)存效率，這得益于其基于狀態(tài)空間模型的架構(gòu)，能夠在保持性能的同時減少內(nèi)存使用。
此外，AuM在推理階段的效率也比AST快，這意味著在實際應用中，AuM能夠提供更快的推理響應，對于需要實時音頻處理的業(yè)務場景尤為重要。
本文轉(zhuǎn)自AIGC開放社區(qū) ，作者：AIGC開放社區(qū)
