九耳
2023-03-30 3cd71a385a31f987f2db99df902ca36ee02b1813
funasr/export/models/encoder/sanm_encoder.py
@@ -9,6 +9,7 @@
from funasr.modules.positionwise_feed_forward import PositionwiseFeedForward
from funasr.export.models.modules.feedforward import PositionwiseFeedForward as PositionwiseFeedForward_export
class SANMEncoder(nn.Module):
    def __init__(
        self,
@@ -148,23 +149,21 @@
        self.num_heads = model.encoders[0].self_attn.h
        self.hidden_size = model.encoders[0].self_attn.linear_out.out_features
    
    def prepare_mask(self, mask):
    def prepare_mask(self, mask, sub_masks):
        mask_3d_btd = mask[:, :, None]
        if len(mask.shape) == 2:
            mask_4d_bhlt = 1 - mask[:, None, None, :]
        elif len(mask.shape) == 3:
            mask_4d_bhlt = 1 - mask[:, None, :]
        mask_4d_bhlt = mask_4d_bhlt * -10000.0
        mask_4d_bhlt = (1 - sub_masks) * -10000.0
        
        return mask_3d_btd, mask_4d_bhlt
    
    def forward(self,
                speech: torch.Tensor,
                speech_lengths: torch.Tensor,
                vad_mask: torch.Tensor,
                sub_masks: torch.Tensor,
                ):
        speech = speech * self._output_size ** 0.5
        mask = self.make_pad_mask(speech_lengths)
        mask = self.prepare_mask(mask)
        mask = self.prepare_mask(mask, sub_masks)
        if self.embed is None:
            xs_pad = speech
        else:
@@ -173,8 +172,12 @@
        encoder_outs = self.model.encoders0(xs_pad, mask)
        xs_pad, masks = encoder_outs[0], encoder_outs[1]
        
        encoder_outs = self.model.encoders(xs_pad, mask)
        xs_pad, masks = encoder_outs[0], encoder_outs[1]
        # encoder_outs = self.model.encoders(xs_pad, mask)
        for layer_idx, encoder_layer in enumerate(self.model.encoders):
            if layer_idx == len(self.model.encoders) - 1:
                mask = (mask[0], vad_mask)
            encoder_outs = encoder_layer(xs_pad, mask)
            xs_pad, masks = encoder_outs[0], encoder_outs[1]
        
        xs_pad = self.model.after_norm(xs_pad)