add function of am streaming inference

[EricFuma]

1. Adding chunk_forward function for FsmnEncoderV2 and MemoryBlockV2 module, which is based on cache and implement streaming inference chunk by chunk;

2. Reconstruct the forward function of KanTtsSAMBERT, extract the common part into the pre_forward function, and use it as a common pre-module for the forward and forward_chunk functions to reduce the amount of redundant code; among them, chunk_forward implements The frame-level streaming inference function, which can control the mel length of each inference by changing the mel_chunk_size parameter;

3. In the infer_sambert.py script, add the --inference_type and --mel_chunk_size parameters. Among them, --inference_type controls am's inference method, --mel_chunk_size specifies the chunk size of streaming inference (need to specify --inference_type == "streaming" at the same time)

4. This update is an incremental update, and existing training and inference scripts and commands can run normally; the results of streaming inference and non-streaming inference have passed the consistency test, and the code has passed the pre-commit check.

[lancelee98]

试了试 合成后会有一些“噗噗”声，是声码器还需要做什么配置吗？

[wawaa]

@lancelee98 我尝试的还好，没有噗噗声。你那里用的什么版本模型？

[lancelee98]

@wawaa 我这边是自己微调的模型，可能是我模型非流式也会有一些噪音

[wawaa]

@lancelee98 听了一下我的还是也有噗噗声

[EricFuma]

@lancelee98 听了一下我的还是也有噗噗声

这部分只是 AM 模型推理的流式改造， Vocoder 也要做相应的改造才能与非流式的效果对等

[wawaa]

@lancelee98 听了一下我的还是也有噗噗声

这部分只是 AM 模型推理的流式改造， Vocoder 也要做相应的改造才能与非流式的效果对等

是的Vocoder也对AM的输出先做了pad但是还是有噗噗声，您那里有方便推荐的输入给Vocoder的chunk size和pad设置参数嘛？

[EricFuma]

@lancelee98 听了一下我的还是也有噗噗声

这部分只是 AM 模型推理的流式改造， Vocoder 也要做相应的改造才能与非流式的效果对等

是的Vocoder也对AM的输出先做了pad但是还是有噗噗声，您那里有方便推荐的输入给Vocoder的chunk size和pad设置参数嘛？

pad 设置到 12 帧（含）以上，且需要确保你的 vocoder 是 casual cnn 而非 cnn，chunk size 其实并不影响

[EricFuma]

@lancelee98 听了一下我的还是也有噗噗声

这部分只是 AM 模型推理的流式改造， Vocoder 也要做相应的改造才能与非流式的效果对等

是的Vocoder也对AM的输出先做了pad但是还是有噗噗声，您那里有方便推荐的输入给Vocoder的chunk size和pad设置参数嘛？

另外你可以测试下，将这个脚本生成的 mel 特征全部输入到 vocoder 中，看是否还有噗噗声，来验证下am 流式推理部分是不是好的，也辛苦反馈一下结果。后面会将 vocoder 流式改造也上传。

[wawaa]

@lancelee98 听了一下我的还是也有噗噗声

这部分只是 AM 模型推理的流式改造， Vocoder 也要做相应的改造才能与非流式的效果对等

是的Vocoder也对AM的输出先做了pad但是还是有噗噗声，您那里有方便推荐的输入给Vocoder的chunk size和pad设置参数嘛？

另外你可以测试下，将这个脚本生成的 mel 特征全部输入到 vocoder 中，看是否还有噗噗声，来验证下am 流式推理部分是不是好的，也辛苦反馈一下结果。后面会将 vocoder 流式改造也上传。

谢谢关于 casual cnn 的提醒。调整这一点后：
1、全部 mel 特征输入 vocoder 音频正常；
2、mel chunk pad 后输入 vocoder 音频正常。

[yuanmaitian]

@lancelee98 听了一下我的还是也有噗噗声

这部分只是 AM 模型推理的流式改造， Vocoder 也要做相应的改造才能与非流式的效果对等

是的Vocoder也对AM的输出先做了pad但是还是有噗噗声，您那里有方便推荐的输入给Vocoder的chunk size和pad设置参数嘛？

pad 设置到 12 帧（含）以上，且需要确保你的 vocoder 是 casual cnn 而非 cnn，chunk size 其实并不影响

请问pad的修改是在models\hifigan中hifigan.py吗？具体怎么改能告知一下吗？感谢大佬！

[yuanmaitian]

请问pad的修改是在models\hifigan中hifigan.py吗？具体怎么改能告知一下吗？感谢大佬！