wenet中efficient conformer流模式代码

Question

有人能解答一下wenet中efficient conformer流模式推理中下面这两行代码吗，为什么要对时间维度//factor。

new_att_cache = new_att_cache[:, :, next_cache_start // factor:, :]
            # shape(new_cnn_cache) = [1, batch, outdim, cache_t2]
new_att_cache = new_att_cache.repeat_interleave(repeats=factor,
                                                            dim=2)

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Wenet的Efficient Conformer模型中，这两行代码涉及到了对注意力缓存（attention cache）进行时间维度上的处理。这是因为在流式语音识别场景下，模型需要实时或近似实时地处理输入音频序列，而不能一次性处理整个音频序列。为了实现这一点，模型会将历史信息存储在一个缓存中，以便与当前帧的信息进行拼接和交互。

首先，我们来看这两行代码：

new_att_cache = new_att_cache[:, :, next_cache_start // factor:, :]

在这行代码中，new_att_cache 是上一轮迭代后得到的注意力缓存，它通常包含了之前处理过的时序特征。next_cache_start // factor 表示了对时间轴进行下采样，即按照factor的步长选取子序列。这样做可能是为了降低计算复杂度或提高模型在处理连续输入时的时间分辨率适应性，确保缓存中的信息能够以更粗粒度的方式与当前帧有效融合。

接下来，

new_att_cache = new_att_cache.repeat_interleave(repeats=factor, dim=2)

这行代码则是对上述下采样后的缓存进行插值操作，repeat_interleave(repeats=factor, dim=2) 意味着在第2维（这里是时间维度）上，将每个元素重复factor次，从而使得缓存的总时间长度保持不变，但每个时间步的数据被复制了factor次，这样做的目的是在不丢失总体时长的前提下，调整时间步长以便于模型更好地进行特征整合。

总结来说，在Efficient Conformer流模式推理中，通过这两行代码对注意力缓存的时间维度进行处理，一方面实现了对历史信息的下采样以降低计算负担并可能改进模型性能，另一方面又通过重复插值保持了原始的时间覆盖范围，确保了模型能够有效地利用历史上下文信息。