wav2vec中的30ms是怎么得来的?

理解wav2vec中的30ms，需要从音频信号的处理和模型的设计两方面来分析。这30ms并不是一个随意的数字，而是基于音频信号的特性和wav2vec模型想要捕捉的信息层级来确定的。

1. 音频信号的本质：采样率与帧

我们先从音频信号本身说起。音频信号是连续的声音振动，在计算机中，我们需要将其离散化，这个过程叫做“采样”。我们通常听到或者录制的音频，都是经过数字化的。

采样率 (Sampling Rate)：这是衡量音频数字化的关键参数，表示每秒钟对音频信号进行多少次采样。常见的采样率有 8kHz (电话质量)、16kHz (语音识别常用)、44.1kHz (CD质量) 等。
帧 (Frame)：在语音处理中，为了简化分析和方便处理，我们不会逐个采样点进行分析，而是将音频信号分割成很短的、有重叠的时间段，称为“帧”。每一帧代表一个短暂的时间窗口内的音频信息。

2. 为什么需要帧？

语音信号是时变的，即它的特性（如频率成分）会随着时间发生变化。单个采样点的信息非常有限，不足以描述语音的特性。而一个足够短的帧，能够相对稳定地反映这段时间内语音的声学特征，比如元音、辅音的共振峰等。

3. 帧长与帧移

在分割帧的时候，有两个重要的参数：

帧长 (Frame Length)：每一帧包含多少个采样点。
帧移 (Frame Shift)：相邻两帧的起始点之间相隔多少个采样点。

这两者共同决定了帧的“长度”和“重叠度”。

4. 30ms的由来：一个“舒适”的窗口

现在我们来谈谈30ms。为什么是30ms？

语音的动态变化速度：人类语音的很多重要信息，比如音素（最小的语音单位），其持续时间通常在几十到几百毫秒之间。30ms作为一个时间窗口，能够捕捉到语音信号的瞬时特性，又不会过于短暂而丢失太多连续性信息。
声学特征的稳定性：对于一些关键的声学特征，例如音高、共振峰，它们在30ms这样的时间段内相对稳定，可以被有效提取。如果窗口太短，这些特征可能还没来得及稳定下来就被截断了；如果太长，则会混合过多不同时期的语音信息，模糊了细节。
计算效率与信息量的权衡：在机器学习模型中，需要对这些帧进行处理。太小的帧长意味着处理大量的帧，计算量会急剧增加。太大的帧长则会丢失太多细节。30ms被认为是计算效率和信息量之间的一个较好的折衷点。

5. wav2vec中的具体实现

虽然30ms是一个普遍的概念，但在不同的模型和库中，它的具体实现可能会略有差异，尤其是在处理采样率不同的音频时。

假设我们处理的是一个 16kHz采样率 的音频（这是很多语音模型常用的采样率）。

采样点数量：16kHz 意味着每秒有 16000 个采样点。
30ms的采样点数：30毫秒 = 0.030 秒。
采样点数 = 0.030 秒 16000 采样点/秒 = 480 个采样点。

所以，在一个16kHz的音频信号中，30ms就对应着480个采样点。wav2vec模型在处理音频时，会以这样的窗口（例如，480个采样点）为单位，对音频进行分帧。

但需要注意的是：

重叠（Overlap）：在实际的语音信号处理中，帧通常是带有重叠的。常见的设置是帧长为25ms，帧移为10ms。这里30ms可能指的是一个较大的分析窗口，或者是在模型内部进行特定下采样后得到的时间尺度。
模型内部的处理：wav2vec 及其变种（如wav2vec 2.0）在输入端会有一系列的卷积层。这些卷积层通过滑动窗口对音频进行特征提取。虽然底层的卷积核可能对应着一个固定的时间窗口（比如10ms，25ms），但经过多层卷积和池化（下采样）后，模型最终“看到”的、用来进行建模的“有效时间分辨率”可能就是几十毫秒。30ms很可能是在某个阶段，或者作为模型内部一个关键的时间单元所体现出来的。
“Token”的概念：在 wav2vec 2.0 之后的模型中，输入音频会被切分成更小的块，并被编码成“tokens”。这些tokens的长度，或者它们所代表的原始音频时长，可能会在30ms这个量级。例如，一个更长的原始音频帧（比如50ms）可能会被映射成一个token，而这个token在模型内部的表示就与30ms的时间粒度相关联。

总结来说，30ms在wav2vec中出现的由来，主要是基于以下几点：

1. 语音信息的自然时间尺度：30ms足够长以捕捉语音的关键声学特征，又足够短以反映语音的动态变化。
2. 信号处理的传统：在语音识别和信号处理领域，几十毫秒的帧长是一个经过验证的有效选择。
3. 模型设计与效率：它在计算复杂度、信息提取效率和模型性能之间找到了一个平衡点。

因此，30ms不是一个凭空出现的数字，而是对音频信号特性和模型需求综合考量后的结果，它代表了模型在一定时间粒度上进行分析和学习的“视野”。

简而言之，是通过巧妙地设计 conv kernel size 和 stride 叠出来的 receptive field。

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wav2vec 的 encoder network 是 5 层带因果卷积的 CNN，每层 kernel sizes 分别为 (10; 8; 4; 4; 4)，strides 分别为 (5; 4; 2; 2; 2)。

所以，经过第一个层卷积后：

• 每个第一层神经元可以看到 10 （第一层卷积 kernel size = 10） 个原始输入数据点
• 相邻两个第一层神经元看到的原始输入数据相差 5 个点（第一层卷积 stride = 5）；

经过第二层卷积后：

• 每个第二层神经元可以看到 10 + (8-1)*5 = 45（第二层卷积 kernel size = 8，它能看到 8 个第一层神经元。其中第 1 个第一层卷积神经元可以看到 10 个点；后 7 个第一层神经元每个都可以多看到 5 个原始输入点，其中 5 是第一层卷积的 stride）个原始输入数据点
• 相邻两个第二层神经元看到的原始输入数据相差 5*4=20 个点（5 和 4 分别为第一层卷积和第二层卷积的 stride，第二层卷积的输出向后滑动一步，其感受野要在原始输入上滑动 5*4 这么多个点）
• 希望这里文字表达清楚了……如果没有，等我有空了补一张图……

经过第三层卷积后（计算原理同第二层卷积，下同）：

• 每个第三层神经元可以看到 45 + (4-1)*20 = 105 个原始输入数据点
• 相邻两个第三层神经元看到的原始输入数据相差 20*2=40 个点

经过第四层卷积后：

• 每个第四层神经元可以看到 105 + (4-1)*40 = 225 个原始输入数据点
• 相邻两个第四层神经元看到的原始输入数据相差 40*2=80 个点

经过第五层卷积后：

• 每个第五层神经元可以看到 225 + (4-1)*80 = 465 个原始输入数据点
• 相邻两个第五层神经元看到的原始输入数据相差 80*2=160 个点

因此，在 16kHz 的采样率（每秒钟采 16k 个点，表示这些时刻传感器采样到的空气振动情况）下，每个第五层神经元可以看到 465/16kHz = 29ms，相邻两个第五层神经元看到的原始输入数据相差 160/16kHz = 10ms，这就是论文里这句话的来源。

The output of the encoder is a low frequency feature representation zi 2 Z which encodes about 30 ms of 16 kHz of audio and the striding results in representations zi every 10ms.

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同理，后面还有一句

The context network has nine layers with kernel size three and stride one. The total receptive field of the context network is about 210 ms.

如果你掌握了 receptive field 和 striding 的计算方法，应该也能自己算出来这里的 210ms 是怎么来的了。

公布答案：(465 + 160 * 2 * 9) / 16kHz = 209ms