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README.md

@@ -0,0 +1,199 @@
+---
+library_name: transformers
+tags: []
+---
+
+# Model Card for Model ID
+
+<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
+
+
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+
+<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
+
+This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
+
+- **Developed by:** [More Information Needed]
+- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
+- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
+- **Model type:** [More Information Needed]
+- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
+- **License:** [More Information Needed]
+- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
+
+### Model Sources [optional]
+
+<!-- Provide the basic links for the model. -->
+
+- **Repository:** [More Information Needed]
+- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
+- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
+
+## Uses
+
+<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
+
+### Direct Use
+
+<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
+
+[More Information Needed]
+
+### Downstream Use [optional]
+
+<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
+
+[More Information Needed]
+
+### Out-of-Scope Use
+
+<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
+
+[More Information Needed]
+
+## Bias, Risks, and Limitations
+
+<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
+
+[More Information Needed]
+
+### Recommendations
+
+<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
+
+Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
+
+## How to Get Started with the Model
+
+Use the code below to get started with the model.
+
+[More Information Needed]
+
+## Training Details
+
+### Training Data
+
+<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
+
+[More Information Needed]
+
+### Training Procedure
+
+<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
+
+#### Preprocessing [optional]
+
+[More Information Needed]
+
+
+#### Training Hyperparameters
+
+- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
+
+#### Speeds, Sizes, Times [optional]
+
+<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
+
+[More Information Needed]
+
+## Evaluation
+
+<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
+
+### Testing Data, Factors & Metrics
+
+#### Testing Data
+
+<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
+
+[More Information Needed]
+
+#### Factors
+
+<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
+
+[More Information Needed]
+
+#### Metrics
+
+<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
+
+[More Information Needed]
+
+### Results
+
+[More Information Needed]
+
+#### Summary
+
+
+
+## Model Examination [optional]
+
+<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
+
+[More Information Needed]
+
+## Environmental Impact
+
+<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
+
+Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
+
+- **Hardware Type:** [More Information Needed]
+- **Hours used:** [More Information Needed]
+- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
+- **Compute Region:** [More Information Needed]
+- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
+
+## Technical Specifications [optional]
+
+### Model Architecture and Objective
+
+[More Information Needed]
+
+### Compute Infrastructure
+
+[More Information Needed]
+
+#### Hardware
+
+[More Information Needed]
+
+#### Software
+
+[More Information Needed]
+
+## Citation [optional]
+
+<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
+
+**BibTeX:**
+
+[More Information Needed]
+
+**APA:**
+
+[More Information Needed]
+
+## Glossary [optional]
+
+<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
+
+[More Information Needed]
+
+## More Information [optional]
+
+[More Information Needed]
+
+## Model Card Authors [optional]
+
+[More Information Needed]
+
+## Model Card Contact
+
+[More Information Needed]

config.json

@@ -0,0 +1,2584 @@
+{
+  "_attn_implementation_autoset": true,
+  "angular": true,
+  "angular_margin": 0.2,
+  "angular_scale": 30,
+  "attention_channels": 128,
+  "auto_map": {
+    "AutoConfig": "configuration_resnet.ResNetConfig"
+  },
+  "block_sizes": [
+    3,
+    4,
+    6,
+    3
+  ],
+  "block_type": "bottleneck",
+  "blocks_sizes": [
+    3,
+    4,
+    23,
+    3
+  ],
+  "bos_token_id": 1,
+  "decoder_config": {
+    "angular": true,
+    "attention_channels": 128,
+    "emb_sizes": 256,
+    "feat_in": 1280,
+    "init_mode": "xavier_uniform",
+    "num_classes": 1211,
+    "pool_mode": "attention"
+  },
+  "dither": 1e-05,
+  "emb_sizes": 256,
+  "encoder_config": {
+    "block_sizes": [
+      3,
+      4,
+      6,
+      3
+    ],
+    "block_type": "bottleneck",
+    "feat_in": 40,
+    "filters": [
+      16,
+      32,
+      64,
+      128
+    ],
+    "init_mode": "xavier_uniform",
+    "reduction": 8,
+    "strides": [
+      1,
+      2,
+      2,
+      1
+    ]
+  },
+  "eos_token_id": 2,
+  "exact_pad": false,
+  "feat_in": 40,
+  "features": 40,
+  "filters": [
+    16,
+    32,
+    64,
+    128
+  ],
+  "frame_splicing": 1,
+  "freq_masks": 3,
+  "freq_width": 4,
+  "highfreq": null,
+  "id2label": {
+    "0": "id10001",
+    "1": "id10002",
+    "10": "id10011",
+    "100": "id10101",
+    "1000": "id11041",
+    "1001": "id11042",
+    "1002": "id11043",
+    "1003": "id11044",
+    "1004": "id11045",
+    "1005": "id11046",
+    "1006": "id11047",
+    "1007": "id11048",
+    "1008": "id11049",
+    "1009": "id11050",
+    "101": "id10102",
+    "1010": "id11051",
+    "1011": "id11052",
+    "1012": "id11053",
+    "1013": "id11054",
+    "1014": "id11055",
+    "1015": "id11056",
+    "1016": "id11057",
+    "1017": "id11058",
+    "1018": "id11059",
+    "1019": "id11060",
+    "102": "id10103",
+    "1020": "id11061",
+    "1021": "id11062",
+    "1022": "id11063",
+    "1023": "id11064",
+    "1024": "id11065",
+    "1025": "id11066",
+    "1026": "id11067",
+    "1027": "id11068",
+    "1028": "id11069",
+    "1029": "id11070",
+    "103": "id10104",
+    "1030": "id11071",
+    "1031": "id11072",
+    "1032": "id11073",
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+    "1039": "id11080",
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+    "1042": "id11083",
+    "1043": "id11084",
+    "1044": "id11085",
+    "1045": "id11086",
+    "1046": "id11087",
+    "1047": "id11088",
+    "1048": "id11089",
+    "1049": "id11090",
+    "105": "id10106",
+    "1050": "id11091",
+    "1051": "id11092",
+    "1052": "id11093",
+    "1053": "id11094",
+    "1054": "id11095",
+    "1055": "id11096",
+    "1056": "id11097",
+    "1057": "id11098",
+    "1058": "id11099",
+    "1059": "id11100",
+    "106": "id10107",
+    "1060": "id11101",
+    "1061": "id11102",
+    "1062": "id11103",
+    "1063": "id11104",
+    "1064": "id11105",
+    "1065": "id11106",
+    "1066": "id11107",
+    "1067": "id11108",
+    "1068": "id11109",
+    "1069": "id11110",
+    "107": "id10108",
+    "1070": "id11111",
+    "1071": "id11112",
+    "1072": "id11113",
+    "1073": "id11114",
+    "1074": "id11115",
+    "1075": "id11116",
+    "1076": "id11117",
+    "1077": "id11118",
+    "1078": "id11119",
+    "1079": "id11120",
+    "108": "id10109",
+    "1080": "id11121",
+    "1081": "id11122",
+    "1082": "id11123",
+    "1083": "id11124",
+    "1084": "id11125",
+    "1085": "id11126",
+    "1086": "id11127",
+    "1087": "id11128",
+    "1088": "id11129",
+    "1089": "id11130",
+    "109": "id10110",
+    "1090": "id11131",
+    "1091": "id11132",
+    "1092": "id11133",
+    "1093": "id11134",
+    "1094": "id11135",
+    "1095": "id11136",
+    "1096": "id11137",
+    "1097": "id11138",
+    "1098": "id11139",
+    "1099": "id11140",
+    "11": "id10012",
+    "110": "id10111",
+    "1100": "id11141",
+    "1101": "id11142",
+    "1102": "id11143",
+    "1103": "id11144",
+    "1104": "id11145",
+    "1105": "id11146",
+    "1106": "id11147",
+    "1107": "id11148",
+    "1108": "id11149",
+    "1109": "id11150",
+    "111": "id10112",
+    "1110": "id11151",
+    "1111": "id11152",
+    "1112": "id11153",
+    "1113": "id11154",
+    "1114": "id11155",
+    "1115": "id11156",
+    "1116": "id11157",
+    "1117": "id11158",
+    "1118": "id11159",
+    "1119": "id11160",
+    "112": "id10113",
+    "1120": "id11161",
+    "1121": "id11162",
+    "1122": "id11163",
+    "1123": "id11164",
+    "1124": "id11165",
+    "1125": "id11166",
+    "1126": "id11167",
+    "1127": "id11168",
+    "1128": "id11169",
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+    "113": "id10114",
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+    "1131": "id11172",
+    "1132": "id11173",
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+    "1134": "id11175",
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+    "1136": "id11177",
+    "1137": "id11178",
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+    "1156": "id11197",
+    "1157": "id11198",
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+    "167": "id10168",
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+    "exact_pad": false,
+    "features": 40,
+    "frame_splicing": 1,
+    "highfreq": null,
+    "log": true,
+    "log_zero_guard_type": "add",
+    "log_zero_guard_value": 5.960464477539063e-08,
+    "lowfreq": 0,
+    "mag_power": 2,
+    "mel_norm": "slaney",
+    "n_fft": 512,
+    "n_window_size": null,
+    "n_window_stride": null,
+    "nb_augmentation_prob": 0,
+    "nb_max_freq": 4000,
+    "normalize": "per_feature",
+    "pad_to": 16,
+    "pad_value": 0,
+    "preemph": 0.97,
+    "rng": null,
+    "sample_rate": 16000,
+    "use_torchaudio": true,
+    "window": "hann",
+    "window_size": 0.025,
+    "window_stride": 0.01
+  },
+  "n_fft": 512,
+  "n_window_size": null,
+  "n_window_stride": null,
+  "nb_augmentation_prob": 0,
+  "nb_max_freq": 4000,
+  "normalize": "per_feature",
+  "objective": "additive_angular_margin",
+  "objective_config": {
+    "margin": 0.2,
+    "scale": 30
+  },
+  "pad_to": 16,
+  "pad_token_id": 0,
+  "pad_value": 0,
+  "pool_mode": "attention",
+  "preemph": 0.97,
+  "rect_freq": 20,
+  "rect_masks": 0,
+  "rect_time": 5,
+  "reduction": 8,
+  "rng": null,
+  "sample_rate": 16000,
+  "spectrogram_augmentation_config": {
+    "freq_masks": 3,
+    "freq_width": 4,
+    "mask_value": 0,
+    "rect_freq": 20,
+    "rect_masks": 0,
+    "rect_time": 5,
+    "time_masks": 5,
+    "time_width": 0.03,
+    "use_vectorized_spec_augment": true
+  },
+  "strides": [
+    1,
+    2,
+    2,
+    1
+  ],
+  "time_masks": 5,
+  "time_width": 0.03,
+  "transformers_version": "4.48.3",
+  "use_torchaudio": true,
+  "use_vectorized_spec_augment": true,
+  "window": "hann",
+  "window_size": 0.025,
+  "window_stride": 0.01
+}

configuration_resnet.py

@@ -0,0 +1,196 @@
+from typing import Any, Union
+
+from transformers.configuration_utils import PretrainedConfig
+
+
+class ResNetConfig(PretrainedConfig):
+
+    def __init__(
+        self, 
+        sample_rate: int = 16000,
+        window_size: float = 0.02,
+        window_stride: float = 0.01,
+        n_window_size: Any = None,
+        n_window_stride: Any = None,
+        window: str = "hann",
+        normalize: str = "per_feature",
+        n_fft: Any = None,
+        preemph: float = 0.97,
+        features: int = 40,
+        lowfreq: int = 0,
+        highfreq: Any = None,
+        log: bool = True,
+        log_zero_guard_type: str = "add",
+        log_zero_guard_value: Any = 2 ** -24,
+        dither: float = 0.00001,
+        pad_to: int = 16,
+        frame_splicing: int = 1,
+        exact_pad: bool = False,
+        pad_value: int = 0,
+        mag_power: float = 2,
+        rng: Any = None,
+        nb_augmentation_prob: float = 0,
+        nb_max_freq: int = 4000,
+        use_torchaudio: bool = False,
+        mel_norm: str = "slaney", 
+        freq_masks: int = 0,
+        time_masks: int = 0,
+        freq_width: int = 10,
+        time_width: int = 10,
+        rect_masks: int = 0,
+        rect_time: int = 5,
+        rect_freq: int = 20,
+        mask_value: float = 0,
+        use_vectorized_spec_augment: bool = True, 
+        block_type: str = 'basic', # basic, bottleneck
+        filters: list = [16, 32, 64, 128], 
+        strides: list = [1, 2, 2, 1], 
+        block_sizes: list = [3, 4, 6, 3], 
+        reduction: int = 8, 
+        init_mode: str = 'xavier_uniform',
+        emb_sizes: Union[int, list] = 192,
+        pool_mode: str = 'xvector', # attention, xvector, tap
+        attention_channels: int = 128,
+        objective: str = 'additive_angular_margin', # additive_margin, additive_angular_margin, cross_entropy
+        angular_scale = 30, 
+        angular_margin: float = 0.2, 
+        label_smoothing: float = 0.0, 
+        initializer_range=0.02,
+        pad_token_id=0,
+        bos_token_id=1,
+        eos_token_id=2,
+        **kwargs,
+    ):
+        super().__init__(**kwargs, pad_token_id=pad_token_id, bos_token_id=bos_token_id, eos_token_id=eos_token_id)
+
+        self.initializer_range = initializer_range
+
+        # Mel-spectrogram configuration
+        self.sample_rate = sample_rate
+        self.window_size = window_size
+        self.window_stride = window_stride
+        self.n_window_size = n_window_size
+        self.n_window_stride = n_window_stride
+        self.window = window
+        self.normalize = normalize
+        self.n_fft = n_fft
+        self.preemph = preemph
+        self.features = features
+        self.lowfreq = lowfreq
+        self.highfreq = highfreq
+        self.log = log
+        self.log_zero_guard_type = log_zero_guard_type
+        self.log_zero_guard_value = log_zero_guard_value
+        self.dither = dither
+        self.pad_to = pad_to
+        self.frame_splicing = frame_splicing
+        self.exact_pad = exact_pad
+        self.pad_value = pad_value
+        self.mag_power = mag_power
+        self.rng = rng
+        self.nb_augmentation_prob = nb_augmentation_prob
+        self.nb_max_freq = nb_max_freq
+        self.use_torchaudio = use_torchaudio
+        self.mel_norm = mel_norm
+        self.mel_spectrogram_config = {
+            "sample_rate": sample_rate,
+            "window_size": window_size, 
+            "window_stride": window_stride,
+            "n_window_size": n_window_size,
+            "n_window_stride": n_window_stride,
+            "window": window,
+            "normalize": normalize,
+            "n_fft": n_fft,
+            "preemph": preemph,
+            "features": features,
+            "lowfreq": lowfreq,
+            "highfreq": highfreq,
+            "log": log,
+            "log_zero_guard_type": log_zero_guard_type,
+            "log_zero_guard_value": log_zero_guard_value,
+            "dither": dither,
+            "pad_to": pad_to,
+            "frame_splicing": frame_splicing,
+            "exact_pad": exact_pad,
+            "pad_value": pad_value,
+            "mag_power": mag_power,
+            "rng": rng,
+            "nb_augmentation_prob": nb_augmentation_prob,
+            "nb_max_freq": nb_max_freq,
+            "use_torchaudio": use_torchaudio,
+            "mel_norm": mel_norm,
+        }
+
+        # Spectrogram Augmentation configuration
+        self.freq_masks = freq_masks
+        self.time_masks = time_masks
+        self.freq_width = freq_width
+        self.time_width = time_width
+        self.rect_masks = rect_masks
+        self.rect_time = rect_time
+        self.rect_freq = rect_freq
+        self.mask_value = mask_value
+        self.use_vectorized_spec_augment = use_vectorized_spec_augment
+        self.spectrogram_augmentation_config = {
+            "freq_masks": freq_masks, 
+            "time_masks": time_masks,
+            "freq_width": freq_width,
+            "time_width": time_width,
+            "rect_masks": rect_masks,
+            "rect_time": rect_time,
+            "rect_freq": rect_freq,
+            "mask_value": mask_value,
+            "use_vectorized_spec_augment": use_vectorized_spec_augment,
+        }
+
+        # Encoder configuration
+        self.feat_in = features
+        self.block_type = block_type
+        self.filters = filters
+        self.strides = strides
+        self.block_sizes = block_sizes
+        self.reduction = reduction
+        self.init_mode = init_mode
+        self.encoder_config = {
+            "feat_in": features,
+            "block_type": block_type, 
+            "filters": filters,
+            "strides": strides,
+            "block_sizes": block_sizes,
+            "reduction": reduction,
+            "init_mode": init_mode,
+        }
+        assert len(filters) == 4
+        assert len(block_sizes) == 4
+        assert len(strides) == 4
+
+        # Decoder configuration
+        self.emb_sizes = emb_sizes
+        self.pool_mode = pool_mode
+        self.angular = True if objective in ['additive_angular_margin', 'additive_margin'] else False
+        self.attention_channels = attention_channels
+        decoder_input_dim = filters[-1] * (features // (strides[0]*strides[1]*strides[2]*strides[3]))
+        self.decoder_config = {
+            "feat_in": decoder_input_dim,
+            "num_classes": self.num_labels,
+            "emb_sizes": emb_sizes,
+            "pool_mode": pool_mode,
+            "angular": self.angular,
+            "attention_channels": attention_channels,
+            "init_mode": init_mode, 
+        }
+
+        # Loss function configuration
+        self.objective = objective
+        self.angular_scale = angular_scale
+        self.angular_margin = angular_margin
+        self.label_smoothing = label_smoothing
+        if objective in ['additive_angular_margin', 'additive_margin']:
+            self.objective_config = {
+                "scale": angular_scale, 
+                "margin": angular_margin, 
+            }
+        elif objective == 'cross_entropy':
+            self.objective_config = {
+                "label_smoothing": label_smoothing, 
+            }