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SOFA: Singing-Oriented Forced Aligner

English | 简体中文

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介绍

SOFA(Singing-Oriented Forced Aligner)是一个专为歌声设计的强制对齐器，同时也兼容非歌声的对齐。

在歌声数据上，相比于MFA(Montreal Forced Aligner)，SOFA具有以下优点：

  • 容易安装
  • 效果更好
  • 推理速度更快

使用方法

环境配置

  1. 使用git clone​​下载本仓库的代码
  2. 安装conda
  3. 创建conda环境，python版本的要求为3.8 
    conda create -n SOFA python=3.8 -y
conda activate SOFA
  4. 去pytorch官网安装torch
  5. （可选，用于提高wav读取速度）去pytorch官网安装torchaudio
  6. 安装其他python库 
    pip install -r requirements.txt

推理

  1. 下载模型文件。你可以在本仓库discussion的模型分享板块中找到训练好的模型，文件后缀为.ckpt。

  2. 把字典文件放入/dictionary​​文件夹中。默认字典为opencpop-extension.txt​​

  3. 准备需要强制对齐的数据，放入一个文件夹中（默认放在/segments​​文件夹），格式如下

    - segments
    - singer1
        - segment1.lab
        - segment1.wav
        - segment2.lab
        - segment2.wav
        - ...
    - singer2
        - segment1.lab
        - segment1.wav
        - ...

    保证.wav文件和对应的.lab在同一个文件夹即可。

    其中，.lab文件是同名.wav文件的录音文本。录音文本的文件后缀名可以通过--in_format参数更改。

    录音文本经过g2p模块转化为音素序列后，输入模型进行对齐。

    例如，默认情况下使用DictionaryG2P模块和opencpop-extension词典时，加入录音文本的内容是：gan shou ting zai wo fa duan de zhi jian，g2p模块根据词典转化为音素序列g an sh ou t ing z ai w o f a d uan d e zh ir j ian。其他g2p模块的使用方法，参见g2p模块使用说明。

  4. 命令行推理

    使用python infer.py进行推理。

    需要指定的参数：

    • --ckpt：（必须指定）模型权重路径；
    • --folder：存放待对齐数据的文件夹​（默认为segments）；
    • --in_format： 录音文本的文件后缀名（默认为lab）；
    • --out_formats：推理出来的文件的标注格式，可指定多个，使用逗号分隔（默认为TextGrid,htk,trans）
    • --save_confidence：输出置信度。
    • --dictionary：字典文件​（默认为dictionary/opencpop-extension.txt​）；
    python infer.py -c checkpoint_path -s segments_path -d dictionary_path -of output_format1,output_format2...

  5. 获取最终标注

    最终的标注保存在文件夹中，文件夹的名称是你选择的标注格式，这个文件夹的位置和推理所用的wav文件处于同一个文件夹中。

高级功能

  • 使用自定义的g2p，而不是使用词典
  • matching模式，推理时指定-m即可开启，会在给定的音素序列中找到一个使得概率最大的连续序列片段，而非必须用上所有音素。

训练

  1. 参照上文进行环境配置。建议安装torchaudio以获得更快的binarize速度；

  2. 把训练数据按以下格式放入data文件夹：

    - data
    - full_label
        - singer1
            - wavs
                - audio1.wav
                - audio2.wav
                - ...
            - transcriptions.csv
        - singer2
            - wavs
                - ...
            - transcriptions.csv
    - weak_label
        - singer3
            - wavs
                - ...
            - transcriptions.csv
        - singer4
            - wavs
                - ...
            - transcriptions.csv
    - no_label
        - audio1.wav
        - audio2.wav
        - ...

    关于transcriptions.csv的格式，参见：qiuqiao#5

    其中：

    transcriptions.csv只需要和wavs文件夹的相对位置正确即可；

    weak_label中的transcriptions.csv无需拥有ph_dur这一个column；

  3. 按需修改binarize_config.yaml，然后执行python binarize.py；

  4. 在release中下载你需要的预训练模型，并按需修改train_config.yaml，然后执行python train.py -p path_to_your_pretrained_model；

  5. 训练可视化：tensorboard --logdir=ckpt/。

评估（适用于模型开发者）

可通过在预测（强制对齐）标注与目标（人工）标注之间计算特定的客观评价指标（尤其是在k折交叉验证中）来评估模型性能。

一些有用的指标包括：

  • 边界编辑距离：从预测的边界到目标边界的总移动距离。
  • 边界编辑比率：边界编辑距离除以目标的总时长。
  • 边界错误率：在给定的容差值下，位置错误的边界数占据目标边界总数的比例。

若要在特定的数据集上验证你的模型，请先运行推理以得到所有的预测标注。随后，你需要将预测标注与目标标注放置在不同的文件夹中，相对应的标注文件需要保持相同文件名、相同相对路径，并包含相同的音素序列（空白音素除外）。此脚本当前仅支持TextGrid格式。

运行以下命令：

python evaluate.py <PRED_DIR> <TARGET_DIR> -r -s

其中 PRED_DIR 是包含所有预测标注的目录，TARGET_DIR 是包含所有目标标注的目录。

可选项：

  • -r, --recursive: 递归对比子文件夹中的文件
  • -s, --strict: 使用严格模式（当音素序列不相同时报错而非跳过）
  • --ignore: 忽略部分音素记号（默认值：AP,SP,<AP>,<SP>,,pau,cl）