Transformers documentation
Mimi
该模型于 2024-09-18 贡献至 Hugging Face Transformers。
Mimi
Mimi 是一款神经音频编解码模型，提供预训练和量化版本，旨在实现高效的语音表征与压缩。该模型以 1.1 kbps 的比特率和 12 Hz 的帧率运行，采用卷积编码器-解码器架构，并结合了包含 16 个码本的残差向量量化器。Mimi 输出双令牌流，即语义令牌和声学令牌，以在语言丰富度与高保真重建之间取得平衡。其主要特性包括用于低延迟场景的因果流式编码器、用于灵活下游生成的双路径令牌化，以及与 Moshi 等大型语音模型的集成就绪能力。
您可以在 Kyutai 组织下找到原始的 Mimi 检查点。
该模型由 ylacombe 贡献。
点击右侧边栏中的 Mimi 模型，以查看更多关于如何应用 Mimi 的示例。
以下示例演示了如何使用 AutoModel 类对音频进行编码和解码。
from datasets import Audio, load_dataset
from transformers import AutoFeatureExtractor, MimiModel
librispeech_dummy = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
# load model and feature extractor
model = MimiModel.from_pretrained("kyutai/mimi", device_map="auto")
feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("kyutai/mimi")
# load audio sample
librispeech_dummy = librispeech_dummy.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=feature_extractor.sampling_rate))
audio_sample = librispeech_dummy[-1]["audio"]["array"]
inputs = feature_extractor(raw_audio=audio_sample, sampling_rate=feature_extractor.sampling_rate, return_tensors="pt").to(model.device)
encoder_outputs = model.encode(inputs["input_values"], inputs["padding_mask"])
audio_values = model.decode(encoder_outputs.audio_codes, inputs["padding_mask"])[0]
# or the equivalent with a forward pass
audio_values = model(inputs["input_values"], inputs["padding_mask"]).audio_valuesMimiConfig
类 transformers.MimiConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonesampling_rate: int = 24000audio_channels: int = 1hidden_size: int = 512num_filters: int = 64num_residual_layers: int = 1upsampling_ratios: list[int] | None = Nonekernel_size: int = 7last_kernel_size: int = 3residual_kernel_size: int = 3dilation_growth_rate: int = 2use_causal_conv: bool = Truepad_mode: str = 'constant'compress: int = 2trim_right_ratio: float = 1.0codebook_size: int = 2048codebook_dim: int = 256num_quantizers: int = 32use_conv_shortcut: bool = Falsevector_quantization_hidden_dimension: int = 256num_semantic_quantizers: int = 1upsample_groups: int = 512num_hidden_layers: int = 8intermediate_size: int = 2048num_attention_heads: int = 8num_key_value_heads: int = 8head_dim: int | None = Nonehidden_act: str = 'gelu'max_position_embeddings: int = 8000initializer_range: float = 0.02norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Falseuse_streaming: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonesliding_window: int = 250attention_dropout: float | int = 0.0layer_scale_initial_scale: float = 0.01attention_bias: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )
参数
- sampling_rate (
int，可选，默认为24000) — 音频文件应被数字化时的采样率，单位为赫兹（Hz）。 - audio_channels (
int，可选，默认为 1) — 音频数据的通道数。单声道为 1，立体声为 2。 - hidden_size (
int，可选，默认为512) — 隐藏表示的维度。 - num_filters (
int，可选，默认为 64) — 第一个MimiConv1d下采样层的卷积核数量。 - num_residual_layers (
int, 可选, 默认为 1) — 残差层的数量。 - upsampling_ratios (
Sequence[int]，可选) — 核大小与步长比率。编码器使用的是下采样比率而非上采样比率，因此它会以与此处指定的顺序相反的顺序使用这些比率，且该顺序必须与解码器的顺序相匹配。如果未指定，则默认为[8, 6, 5, 4] - kernel_size (
int，可选，默认为7) — 卷积核的大小。 - last_kernel_size (
int，可选，默认为 3) — 最后一个卷积层的卷积核大小。 - residual_kernel_size (
int，可选，默认为 3) — 残差层的卷积核大小。 - dilation_growth_rate (
int，可选，默认为 2) — 每一层中膨胀率（dilation）的增加量。 - use_causal_conv (
bool，可选，默认为True) — 是否使用完全因果卷积。 - pad_mode (
str，可选，默认为"constant") — 卷积的填充模式。 - compress (
int，可选，默认为 2) — 残差分支中的降维。 - trim_right_ratio (
float，可选，默认为 1.0) — 在use_causal_conv = True设置下，用于在转置卷积右侧进行裁剪的比例。如果等于 1.0，则表示所有裁剪都在右侧进行。 - codebook_size (
int，可选，默认为2048) — 模型使用的并行码本数量。 - codebook_dim (
int，可选，默认为256) — 每个码本嵌入向量的维度。 - num_quantizers (
int，可选，默认为 32) — 量化器中量化器通道（即码本）的数量。 - use_conv_shortcut (
bool，可选，默认为False) — 是否使用卷积层作为MimiResnetBlock块中的“skip”连接。如果为 False，则使用恒等函数，从而形成通用的残差连接。 - vector_quantization_hidden_dimension (
int，可选，默认为 256) — 残差向量量化空间中的中间表示维度。 - num_semantic_quantizers (
int，可选，默认为 1) — 语义量化器中语义量化器通道（即码本）的数量。必须小于num_quantizers。 - upsample_groups (
int, 可选，默认为 512) — 如果frame_rate!=encodec_frame_rate，则指示在上采样操作中从一个速率转换到另一个速率时所使用的组数。 - num_hidden_layers (
int，可选，默认为8) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。 - intermediate_size (
int，可选，默认为2048) — MLP 表示的维度。 - num_attention_heads (
int，可选，默认为8) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - num_key_value_heads (
int, 可选，默认为8) — 这是用于实现 Grouped Query Attention 的 key_value 头数。如果num_key_value_heads=num_attention_heads，模型将使用 Multi Head Attention (MHA)；如果num_key_value_heads=1，模型将使用 Multi Query Attention (MQA)；否则使用 GQA。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的 key 和 value 头应通过对该组内所有原始头进行 meanpooling 来构建。更多详情请参阅 这篇论文。如果未指定，则默认为num_attention_heads。 - head_dim (
int，可选) — 注意力头维度。如果为 None，则默认为 hidden_size // num_attention_heads - hidden_act (
str，可选，默认为gelu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、"relu"、"silu"等。 - max_position_embeddings (
int，可选，默认为8000) — 该模型可能使用的最大序列长度。 - initializer_range (
float，可选，默认为0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - norm_eps (
float，可选，默认为1e-05) — 层归一化层所使用的 epsilon 值。 - use_cache (
bool，可选，默认为False) — 模型是否应返回最后一次键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅当config.is_decoder=True或模型为仅解码器生成模型时相关。 - use_streaming（
bool，可选，默认为False）— 是否使用流式模式。如果为True，模型的 encode 方法将返回填充缓存，该缓存可用于后续对 encode 方法的调用。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 可选) — 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含rope_theta的值，并且如果希望使用 RoPE 处理更长的max_position_embeddings，则可选地包含用于缩放的参数。 - sliding_window (
int，可选，默认为250) — 滑动窗口注意力的窗口大小。如果为None，则不应用滑动窗口。 - attention_dropout (
Union[float, int]，可选，默认为0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。 - layer_scale_initial_scale (
float，可选，默认为0.01) — 自注意力层中使用的缩放系数。基础模型为 0.1，大型模型为 1e-6。设置为 0 可禁用 layer scale。 - attention_bias (
bool，可选，默认为False) — 在自注意力机制中，是否在 query、key、value 和 output 投影层中使用偏置。 - tie_word_embeddings (
bool，可选，默认为True) — 是否根据模型的tied_weights_keys映射来绑定权重嵌入。
这是用于存储 MimiModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Mimi 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将得到与 kyutai/mimi 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
示例：
>>> from transformers import MimiModel, MimiConfig
>>> # Initializing a "kyutai/mimi" style configuration
>>> configuration = MimiConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the "kyutai/mimi" style configuration
>>> model = MimiModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configMimiEncoderConfig
类 transformers.MimiEncoderConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonesampling_rate: int = 24000audio_channels: int = 1hidden_size: int = 512num_filters: int = 64num_residual_layers: int = 1upsampling_ratios: list[int] | None = Nonekernel_size: int = 7last_kernel_size: int = 3residual_kernel_size: int = 3dilation_growth_rate: int = 2use_causal_conv: bool = Truepad_mode: str = 'constant'compress: int = 2trim_right_ratio: float = 1.0codebook_size: int = 2048codebook_dim: int = 256num_quantizers: int = 32use_conv_shortcut: bool = Falsevector_quantization_hidden_dimension: int = 256num_semantic_quantizers: int = 1upsample_groups: int = 512num_hidden_layers: int = 8intermediate_size: int = 2048num_attention_heads: int = 8num_key_value_heads: int = 8head_dim: int | None = Nonehidden_act: str = 'gelu'max_position_embeddings: int = 8000initializer_range: float = 0.02norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Falseuse_streaming: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonesliding_window: int = 250attention_dropout: float | int = 0.0layer_scale_initial_scale: float = 0.01attention_bias: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )
Mimi 编码器部分（SEANet 编码器、编码器 Transformer 以及下采样）的配置。它与 MimiConfig 共享所有字段（参数说明请参见其文档），因此可以直接从完整的 Mimi 检查点加载。
MimiDecoderConfig
class transformers.MimiDecoderConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonesampling_rate: int = 24000audio_channels: int = 1hidden_size: int = 512num_filters: int = 64num_residual_layers: int = 1upsampling_ratios: list[int] | None = Nonekernel_size: int = 7last_kernel_size: int = 3residual_kernel_size: int = 3dilation_growth_rate: int = 2use_causal_conv: bool = Truepad_mode: str = 'constant'compress: int = 2trim_right_ratio: float = 1.0codebook_size: int = 2048codebook_dim: int = 256num_quantizers: int = 32use_conv_shortcut: bool = Falsevector_quantization_hidden_dimension: int = 256num_semantic_quantizers: int = 1upsample_groups: int = 512num_hidden_layers: int = 8intermediate_size: int = 2048num_attention_heads: int = 8num_key_value_heads: int = 8head_dim: int | None = Nonehidden_act: str = 'gelu'max_position_embeddings: int = 8000initializer_range: float = 0.02norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Falseuse_streaming: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonesliding_window: int = 250attention_dropout: float | int = 0.0layer_scale_initial_scale: float = 0.01attention_bias: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )
Mimi 解码器部分（上采样、解码器 Transformer 和 SEANet 解码器）的配置。它与 MimiConfig 共享所有字段（参数说明请参见其文档），因此可以直接从完整的 Mimi 检查点加载。
MimiModel
class transformers.MimiModel
< source >( config: MimiConfig )
参数
- config (MimiConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
Mimi 神经音频编解码器模型。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
decode
< source >( audio_codes: Tensorpadding_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )
将给定的帧解码为输出音频波形：这些码字被反量化为 MimiDecoderModel.forward() 的潜在表示。
encode
< source >( input_values: Tensorpadding_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenum_quantizers: float | None = Noneencoder_past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonepadding_cache: transformers.models.mimi.modeling_mimi.MimiConv1dPaddingCache | None = Noneuse_streaming: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )
将输入音频波形编码为形状为 (batch_size, num_quantizers, frames) 的离散码：即 MimiEncoderModel.forward() 的潜变量，经过量化处理。
forward
< source >( input_values: Tensorpadding_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenum_quantizers: int | None = Noneaudio_codes: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonedecoder_past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MimiOutput or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_values（形状为
(batch_size, channels, sequence_length)的torch.Tensor，可选） — 转换为 Float 的原始音频输入。 - padding_mask（形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）— 指示哪些输入因填充而应被忽略，其中元素为 1 表示未屏蔽，为 0 表示已屏蔽。 - num_quantizers (
int, 可选) — 要使用的量化器（即码本）数量。默认情况下，使用所有量化器。 - audio_codes (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, num_quantizers, codes_length)，可选) — 使用model.encode计算得到的离散码嵌入。 - encoder_past_key_values (
Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于加速编码器 Transformer 的顺序解码。 这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回的use_cache=True或config.use_cache=True.模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户可以选择仅输入最后audio_values或 `audio_codes（即未向该模型提供其过去键值状态的那些）。 - decoder_past_key_values (
Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于加速解码器 Transformer 的顺序解码。 这通常由模型在解码的先前阶段返回的past_key_values组成，此时use_cache=True或config.use_cache=True.模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户可以选择仅输入最后audio_values或 `audio_codes（即未向该模型提供其过去键值状态的那些）。
返回值
MimiOutput 或 tuple(torch.Tensor)
MimiOutput 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（MimiConfig）和输入。
MimiModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
audio_codes（形状为
(batch_size, num_quantizers, codes_length)的torch.LongTensor，可选）— 使用model.encode计算得到的离散码嵌入。audio_values（形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）— 解码后的音频值，使用 Mimi 的解码器部分获得。encoder_past_key_values (
Cache，可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于加速编码器 Transformer 的顺序解码。 这通常由模型在先前解码阶段返回的past_key_values组成，前提是use_cache=True或config.use_cache=True。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户可以选择仅输入最后audio_values或 `audio_codes（即未向该模型提供其过去键值状态的那些）。decoder_past_key_values (
Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于加速解码器 Transformer 的顺序解码。 这通常由模型在解码的先前阶段返回的past_key_values组成，前提是use_cache=True或config.use_cache=True。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户可以选择仅输入最后audio_values或 `audio_codes（即未向该模型提供其过去键值状态的那些）。
示例：
>>> from datasets import load_dataset
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, MimiModel
>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/ashraq-esc50-1-dog-example")
>>> audio_sample = dataset["train"]["audio"][0]["array"]
>>> model_id = "kyutai/mimi"
>>> model = MimiModel.from_pretrained(model_id)
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained(model_id)
>>> inputs = feature_extractor(raw_audio=audio_sample, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> audio_codes = outputs.audio_codes
>>> audio_values = outputs.audio_valuesMimiEncoderModel
类 transformers.MimiEncoderModel
< source >( config: MimiEncoderConfig )
参数
- config (MimiEncoderConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
Mimi 的编码器部分：SEANet 编码器、编码器 Transformer 以及下采样，将音频转换为连续潜在表示。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_values: Tensorpadding_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonepadding_cache: transformers.models.mimi.modeling_mimi.MimiConv1dPaddingCache | None = Noneuse_streaming: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MimiEncoderModelOutput or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_values（形状为
(batch_size, channels, sequence_length)的torch.Tensor）— 输入音频波形的浮点数值。 - padding_mask (
torch.Tensor，形状为(batch_size, channels, sequence_length)，可选) — 指示哪些输入因填充而应被忽略，其中元素为 1 表示未屏蔽，为 0 表示已屏蔽。 - past_key_values (
Cache, 可选) — 编码器 Transformer 中自注意力块预先计算的隐藏状态（键和值），用于加速流式编码。 - padding_cache (
MimiConv1dPaddingCache，可选) — 因果卷积的填充缓存，用于流式编码。 - use_streaming (
bool，可选) — 是否以流式模式进行编码，并返回缓存以传递给下一次调用。 - Encodes 将输入音频波形编码为形状为
(batch_size, latent_dim, frames)的连续潜在表示。 —
返回值
MimiEncoderModelOutput 或 tuple(torch.Tensor)
MimiEncoderModelOutput 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（MimiConfig）和输入。
MimiEncoderModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
- latents（形状为
(batch_size, latent_dim, frames)的torch.Tensor）— 音频的连续潜在表示，每config.frame_size个音频样本对应一帧。 - past_key_values (
Cache，可选) — 编码器 Transformer 中预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），在流式处理时返回。 - padding_cache (
MimiConv1dPaddingCache，可选) — 用于 MimiConv1d 因果卷积的填充缓存，以支持通过缓存填充实现流式处理。 - hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当output_hidden_states=True时返回) — 编码器 transformer 每层输出及其输入的隐藏状态。 - attentions（
tuple(torch.Tensor)，可选，当output_attentions=True时返回）— 每个编码器 Transformer 层的注意力权重。
MimiDecoderModel
class transformers.MimiDecoderModel
< source >( config: MimiDecoderConfig )
参数
- config (MimiDecoderConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
Mimi 的解码器部分：上采样、解码器 Transformer 以及 SEANet 解码器，将连续潜在变量转换为音频。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( latents: Tensorpadding_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MimiDecoderOutput or tuple(torch.Tensor)
参数
- latents（形状为
(batch_size, hidden_size, frames)的torch.Tensor）— 要解码的连续潜在变量，由 MimiModel.decode() 计算得出。 - padding_mask (
torch.Tensor，形状为(batch_size, channels, sequence_length)，可选) — 指示哪些输入因填充而应被忽略，其中元素为 1 表示未屏蔽，为 0 表示已屏蔽。 - past_key_values (
Cache, 可选) — 解码器 Transformer 中预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），用于加速流式解码。 - Decodes 将给定的帧解码为输出音频波形。请注意，输出可能会比 —
- input. 在这种情况下，末尾的任何多余步骤都可以被裁剪。 —
返回值
MimiDecoderOutput 或 tuple(torch.Tensor)
MimiDecoderOutput 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（MimiConfig）和输入。
MimiDecoderModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
audio_values（形状为
(batch_size, audio_channels, num_samples)的torch.Tensor，可选）— 解码后的音频值，通过 Mimi 的解码器部分获得。decoder_past_key_values (
Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于加速解码器 Transformer 的顺序解码。 这通常由模型在解码的先前阶段返回的past_key_values组成，前提是use_cache=True或config.use_cache=True。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户可以选择仅输入最后audio_values或 `audio_codes（即未向该模型提供其过去键值状态的那些）。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当output_hidden_states=True时返回) — 解码器 Transformer 每层输出及其输入的隐藏状态。attentions（
tuple(torch.Tensor)，可选，当output_attentions=True时返回）— 每个解码器 Transformer 层的注意力权重。