Kimi-Audio-Evalkit 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

Kimi-Audio-Evalkit 项目目录结构如下：

Kimi-Audio-Evalkit/
├── audio_data/             # 存储音频数据
├── config/                # 配置文件
├── models/                # 模型文件
├── scripts/               # 脚本文件
├── src/                   # 源代码
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py         # 数据集处理
│   ├── evaluate.py        # 评估函数
│   ├── model.py           # 模型定义
│   └── train.py           # 训练函数
├── tests/                 # 测试代码
├── README.md              # 项目说明文件
└── requirements.txt       # 项目依赖

• audio_data/：存放音频数据文件。
• config/：包含项目的配置文件。
• models/：存放预训练模型或训练后的模型文件。
• scripts/：包含一些脚本文件，如数据预处理、模型训练等。
• src/：项目的核心源代码目录，包括数据集处理、模型定义、训练和评估等。
• tests/：存放测试代码，用于确保项目的稳定性和可靠性。
• README.md：项目说明文件，介绍项目的基本信息。
• requirements.txt：项目依赖文件，用于指定项目运行所需的库和版本。

2. 项目的启动文件介绍

在 src/ 目录下，主要的启动文件是 train.py 和 evaluate.py。

• train.py：用于启动模型训练过程。运行此文件将加载数据集、配置模型参数、开始训练，并保存训练结果。
• evaluate.py：用于启动模型评估过程。运行此文件将加载模型，对数据集进行评估，并输出评估结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，主要包括以下文件：

• config.json：项目的核心配置文件，包含数据集路径、模型参数、训练参数等。在运行 train.py 或 evaluate.py 时，会读取此文件来配置项目。

配置文件示例：

{
  "data_path": "audio_data/",
  "batch_size": 32,
  "learning_rate": 0.001,
  "epochs": 10,
  "model": {
    "type": "CNN",
    "layers": [
      {"type": "Conv1D", " filters": 16, "kernel_size": 3},
      {"type": "ReLU"},
      {"type": "GlobalAveragePooling1D"},
      {"type": "Dense", "units": 10},
      {"type": "Softmax"}
    ]
  }
}

在此配置文件中，可以修改 data_path 来指定音频数据的存储路径，调整 batch_size、learning_rate 和 epochs 等参数来控制训练过程，还可以自定义模型结构。