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Speech Data Augmentation

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#4 971 ouverte le 3 févr. 2023

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Description

Note: this is issue is part of MLH fellowship

We would like to have more speech data augmentation in Fairseq.

I've been using augly which uses a lot of torchaudio.sox_effects, but I haven't been quite happy with the performance. All the sox_effects happen on CPU, which can be slow. I think some of them would better be implemented on GPU.

torchaudio tutorial explain how to implement some data augmentation, and their samples would work on GPU.

https://pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_data_augmentation_tutorial.html

I'm interested in reverb, change_volume, add_background_noise, tempo and pitch_shift.

Guide contributeur

Direction de recherche
Implémentez des augmentations vocales basées sur GPU (réverbération, volume, bruit de fond, tempo, changement de hauteur) en utilisant les fonctions compatibles GPU de torchaudio.
Stack technique
pythonpytorch
Domaine
backendmachine learning
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-2 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Récente
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
PythonPyTorchtorchaudio
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
70