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在 macOS 系统上，配置外置 SSD 存储 swapfile 以减少内置 SSD 的写入量
以下是一个大致的流程，展示如何将 macOS 的交换文件（swapfile）移动到外置 SSD 上。

🛠️ 1. 准备外置 SSD

确保你的外置 SSD 已经连接到 Mac，并且格式化为 APFS 或 HFS+ 文件系统。
- 打开 磁盘工具 (Disk Utility)，选择你的外置 SSD，点击抹掉（Erase），并选择 APFS 或 HFS+ 作为文件系统。
- 为磁盘分配一个固定的名称，比如 ExternalSSD，以便后续命令中使用。
🛠️ 2. 禁用系统的默认交换文件

macOS 默认会将交换文件保存在 /private/var/vm/ 目录下。为了将其移动到外置 SSD，首先需要禁用现有的交换机制。
1. 打开终端：在 Finder 中，前往 应用程序 > 实用工具，打开终端。
2. 禁用动态分页器（Dynamic Pager）：
  输入以下命令并按下回车键禁用当前的交换机制：
```
   sudo launchctl unload /System/Library/LaunchDaemons/com.apple.dynamic_pager.plist
```
该命令会停止 macOS 的动态分页器服务，系统将不再使用默认的 swapfile。你需要输入管理员密码进行授权。
1. 删除已有交换文件（可选）：
  要删除现有的交换文件，可以执行以下命令：
```
   sudo rm /private/var/vm/swapfile*
```
🛠️ 3. 创建新的交换文件在外置 SSD 上
1. 创建交换文件目录：
  在外置 SSD 上创建一个专门存放交换文件的目录。例如：
```
   sudo mkdir /Volumes/ExternalSSD/Swap
```
1. 创建新的交换文件：
  使用 dd 命令在该目录下创建一个交换文件（此处假设你希望创建一个 4GB 大小的交换文件）：
```
   sudo dd if=/dev/zero of=/Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile bs=1m count=4096
```
该命令会在 /Volumes/ExternalSSD/Swap/ 目录下生成一个 4GB 的空白交换文件。
1. 设置交换文件权限：
  为了安全性，确保交换文件的权限设置为只有 root 用户可以读写：
```
   sudo chmod 600 /Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile
```
1. 启用交换文件：
  使用以下命令启用该交换文件：
```
   sudo /sbin/mkswap /Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile
   sudo /sbin/swapon /Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile
```
🛠️ 4. 修改启动配置以持久化更改

默认情况下，macOS 在重启后会重新启用系统的动态分页器机制。为了确保系统每次启动时都使用外置 SSD 上的交换文件，你需要修改启动脚本。
1. 编辑 /etc/fstab 文件：
  /etc/fstab 文件可以用来指定文件系统挂载点和启动时的其他配置。使用以下命令打开该文件：
```
   sudo nano /etc/fstab
```
1. 添加条目：
  在文件中添加以下内容，指定外置 SSD 上的交换文件路径：
```
   /Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile none swap sw 0 0
```
1. 保存并退出：
  按下 Ctrl + O 保存文件，然后按 Ctrl + X 退出编辑器。
🛠️ 5. 恢复系统默认交换行为（如有需要）

如果你决定不再使用外置 SSD 作为系统交换文件的存储位置，可以通过以下步骤恢复 macOS 的默认交换机制。
1. 重新启用动态分页器：
  使用以下命令重新启用系统的动态分页器服务：
```
   sudo launchctl load /System/Library/LaunchDaemons/com.apple.dynamic_pager.plist
```
1. 删除自定义交换文件（可选）：
  如果不再需要外置 SSD 上的交换文件，可以使用以下命令删除它：
```
   sudo rm /Volumes/ExternalSSD/Swap/swapfile
```
📝 总结

通过上述步骤，您可以将 macOS 的交换文件存储位置移动到外置 SSD，以减少内置 SSD 的写入量。请在进行这些更改时谨慎，并确保外置 SSD 的可靠性，以避免数据丢失或系统崩溃。如果遇到问题，可以通过恢复默认的交换配置来解决。
2024-11-12
🎓 探索Emilia数据集：语言生成的未来
🧑‍🏫 引言

在人工智能领域，语音合成和自动语音识别（ASR）正在迅速改变我们与技术互动的方式。随着这些技术的发展，对多语言、多样化的语音数据需求也随之增加。而在这个背景下，Emilia数据集（Hugging Face 链接）的发布无疑是一个具有里程碑意义的事件。Emilia不仅是一个规模庞大的语音数据集，还通过其多语言、多样化的内容，进一步推动了语音生成技术的进步。

今天，我们将深入探讨这个数据集的特点、用途以及它如何为未来的研究提供支持。请系好安全带，让我们踏上这场语言生成的知识之旅！

🚀 数据集概览

🔑 关键特性

Emilia数据集是一个多语言的语音数据集，包含了超过101,000小时的语音数据。它涵盖了多种语言和说话风格，赋予了研究人员不同语言环境下的多样化语音资源。以下是该数据集的一些主要特点：
- 多语言支持：包括英语、中文、德语、法语、日语和韩语六种语言。
- 数据来源多样：数据来自各种视频平台和播客，涵盖了脱口秀、采访、辩论、体育解说和有声读物等内容。
- 数据规模：总时长超过101,000小时，是目前最大规模的公开语音数据集之一。
📊 语言数据分布

语言时长（小时）
英语 46,828
中文 49,922
德语 1,590
法语 1,381
日语 1,715
韩语 217

通过这些数据，我们可以看到，中文和英语占据了绝大多数的数据量。这为多语言语音合成和自动语音识别模型的训练提供了坚实的基础，特别是在处理应用最广泛的语言时。

🧑‍🔬 专业用途与应用场景

🗣️ 语音合成（Text-to-Speech, TTS）

Emilia数据集为语音合成（TTS）提供了丰富的语料。TTS技术的目标是将文本转化为自然流畅的语音，而这需要大量多样化的训练数据。Emilia数据集的广泛语言覆盖和多样化的说话风格，使得它成为开发高质量TTS系统的理想选择。

代码示例：加载Emilia数据集
```
from datasets import load_dataset

# 加载Emilia数据集
dataset = load_dataset("amphion/Emilia-Dataset", streaming=True)

# 打印数据集信息
print(dataset)
print(next(iter(dataset['train'])))
```
通过此代码，研究人员可以轻松地加载Emilia数据集并开始对其进行操作。特别是streaming=True选项，使得数据可以边加载边处理，无需一次性下载所有文件。

🎤 自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）

Emilia数据集同样是ASR模型的理想训练数据源。得益于其多语言、多场景的特性，ASR模型可以学习不同语言、不同口音以及各种背景噪音下的语音模式。这对于开发能够适应多种场景和语言的ASR系统至关重要。

🛠️ 数据集使用指南

🗂️ 数据集结构

Emilia数据集在Hugging Face上以WebDataset格式提供，使用tar打包音频和对应的JSON文件。每个JSON文件包含了音频的转录文本、时长、说话者信息等元数据。以下是JSON文件的一个示例：
```
{
  "id": "EN_B00000_S00000_W000000",
  "wav": "EN_B00000/EN_B00000_S00000/mp3/EN_B00000_S00000_W000000.mp3",
  "text": "You can help my mother and you- No. You didn't leave a bad situation back home to get caught up in another one here. What happened to you, Los Angeles?",
  "duration": 6.264,
  "speaker": "EN_B00000_S00000",
  "language": "en",
  "dnsmos": 3.2927
}
```
通过这种结构，研究人员可以快速访问音频和文本数据，并将其用于语音合成、语音识别等任务的模型训练。

🔧 从零开始构建数据

如果研究人员希望从头开始构建自己的数据集，他们可以使用Emilia-Pipe预处理管道。这是一个开源的工具，能够将原始音频数据转换为高质量的、带有注释的训练数据。

📂 数据下载

研究人员可以直接从Hugging Face或OpenDataLab下载Emilia数据集。对于Hugging Face用户，以下是下载数据集的步骤：
1. 获取Hugging Face访问令牌：
- 登陆Hugging Face并获取访问令牌：获取访问令牌。
1. 安装必要的依赖库：
```
   pip install librosa soundfile datasets huggingface_hub[cli]
```
1. 使用以下代码下载数据集：
```
   from datasets import load_dataset

   # 下载Emilia数据集
   dataset = load_dataset("amphion/Emilia-Dataset")
   print(dataset)
```
请注意，由于数据集的规模庞大（约2.4TB），研究人员在本地保存数据时需要确保有足够的存储空间。

📖 引用与参考文献

在使用Emilia数据集或Emilia-Pipe工具时，务必引用以下文献：
```
@inproceedings{emilia,
  author={He, Haorui and Shang, Zengqiang and Wang, Chaoren and others},
  title={Emilia: An Extensive, Multilingual, and Diverse Speech Dataset for Large-Scale Speech Generation},
  booktitle={Proc. of SLT},
  year={2024}
}
```
此外，研究人员还可以参与Emilia的开源社区，通过Amphion的Discord频道与其他研究人员互动和分享经验。

🏁 结论

通过Emilia数据集，研究人员和开发者能够接触到前所未有的多语言语音数据资源。这不仅为语音技术的进步提供了强大的数据支持，也为学术研究和实际应用开辟了新的可能性。无论是从事语音合成、自动语音识别，还是其他与语音相关的任务，Emilia都将成为不可或缺的工具。

所以，快去下载数据集，开始你的研究之旅吧！
2024-11-12

语言	时长（小时）
英语	46,828
中文	49,922
德语	1,590
法语	1,381
日语	1,715
韩语	217

标签： 软件

在 macOS 系统上，配置外置 SSD 存储 swapfile 以减少内置 SSD 的写入量

🛠️ 1. 准备外置 SSD

🛠️ 2. 禁用系统的默认交换文件

🛠️ 3. 创建新的交换文件在外置 SSD 上

🛠️ 4. 修改启动配置以持久化更改

🛠️ 5. 恢复系统默认交换行为（如有需要）

📝 总结

🎓 探索Emilia数据集：语言生成的未来

🧑‍🏫 引言

🚀 数据集概览

🔑 关键特性

📊 语言数据分布

🧑‍🔬 专业用途与应用场景

🗣️ 语音合成（Text-to-Speech, TTS）

代码示例：加载Emilia数据集

🎤 自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）

🛠️ 数据集使用指南

🗂️ 数据集结构

🔧 从零开始构建数据

📂 数据下载

📖 引用与参考文献

🏁 结论

标签：软件