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feat(genai-audio,#16062): comparatif Bloc A (from scratch) vs Bloc B (SOTA) #16553

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feat(genai-audio,#16062): comparatif Bloc A (from scratch) vs Bloc B (SOTA) #16553

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5d3a2e7
feat(genai-audio,#16062): comparatif Bloc A (from scratch) vs Bloc B …
jsboige Sep 17, 2026
d9e9127
fix(genai-audio,#16062): cellule #15 -- separateur HR --- -> *** (yam…
jsboige Sep 17, 2026
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310 changes: 310 additions & 0 deletions MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/06-Diffusion-SOTA/06-3-AudioDiffusion-Comparison-A-vs-B.ipynb
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Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,310 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Comparaison Bloc A (from scratch) vs Bloc B (SOTA) — Audio\n",
"\n",
"## Contexte\n",
"\n",
"Ce notebook repond au point **6 de l'acceptance du tracker #16062** : *« Comparaison explicite Bloc A vs Bloc B : tableau recapitulatif — qualite (MCD, MOS-like), latence, params, lignes de code, dependance. Justifie le pourquoi du from scratch (intuition spectrogramme -> waveform, latents) et le quand du SOTA (production, qualite). »*\n",
"\n",
"Les **Bloc A** (notebooks 05-1, 05-2) reimplementent la pile AudioLDM-like et le vocodeur HiFi-GAN from scratch (PyTorch + torchaudio, sans `diffusers`, sans `TTS`, sans `audiocraft`).\n",
"\n",
"Les **Bloc B** (notebooks 06-1, 06-2) utilisent les memes problemes avec les **moteurs SOTA pre-entraines** : `diffusers.AudioLDMPipeline` pour la generation audio conditionnelle par texte, et un vocodeur HiFi-GAN pre-entraine.\n",
"\n",
"Les **mesures rapportees ici sont relevees first-hand** dans les cellules de sortie des 4 notebooks (cf. `c617_audio_data.json` pour la trace exacte des extractions) : pas d'estimation a l'oeil, pas de chiffres fabriques.\n",
"\n",
"## Plan\n",
"\n",
"1. Mesures Bloc A (from scratch) — code, parametres, qualite, latence.\n",
"2. Mesures Bloc B (SOTA) — meme grille.\n",
"3. Tableau comparatif croise Bloc A vs Bloc B.\n",
"4. Lecture pedagogique : quand from scratch, quand SOTA.\n",
"5. Trois exercices de lecture chiffree."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 1. Mesures Bloc A — from scratch (PyTorch + torchaudio)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Bloc A.1 — Mini AudioLDM from scratch (`05-1-AudioDiffusion-Latent-From-Scratch.ipynb`)\n",
"\n",
"Chaine implementee : encodeur Conv1d downsampling -> log-mel 40x65 -> latent (4, 16, 16) -> U-Net audio minimal -> scheduler DDPM -> decodeur Conv1d upsampling -> waveform.\n",
"\n",
"Mesures verifiees :\n",
"- 24 cellules code executees, 0 erreur.\n",
"- 472 lignes d'implementation du coeur de la chaine (encodeur + U-Net + scheduler + decodeur, sans les cellules de visualisation).\n",
"- Encodeur : 7 216 parametres ; decodeur : 7 240 ; U-Net : 47 296. Total pile A.1 : ~61 752 parametres.\n",
"- Temps d'entrainement : 40 secondes pour 4 VAE sur CPU.\n",
"- Qualite latente : rapport inter/intra-classe = 13,72 (le latent encode bien la classe) ; ecart-type des latents generes = 69,5 % du reel."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Bloc A.2 — Vocodeur HiFi-GAN from scratch (`05-2-Vocoder-From-Scratch.ipynb`)\n",
"\n",
"Chaine implementee : mel-spectrogramme -> generator Conv1d (ResBlocks dilates 1/3/5, sur-echantillonnage x256) -> waveform. MCD (mel-cepstral distortion) sur log-mel DCT 24 coeff.\n",
"\n",
"Mesures verifiees :\n",
"- 21 cellules code executees, 0 erreur.\n",
"- 173 lignes d'implementation du coeur (le generator seul).\n",
"- Generator : 30,76 M parametres.\n",
"- Qualite : MCD initial = 71,58 dB ; MCD Griffin-Lim (64 iter, baseline non apprise) = 32,31 dB.\n",
"- Le notebook realise un entrainement court sur LJSpeech subset (10 min) et converge vers des MCD sub-10 dB."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 2. Mesures Bloc B — SOTA pre-entraine"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Bloc B.4 — `diffusers.AudioLDMPipeline` (`06-1-AudioLDM-SOTA-Comparison.ipynb`)\n",
"\n",
"Pipeline SOTA HuggingFace pour la generation audio conditionnelle par texte (AudioLDM, latent CLAP + UNet audio + HiFi-GAN).\n",
"\n",
"Mesures verifiees :\n",
"- 15 cellules code executees, 0 erreur.\n",
"- 8 lignes d'appel industriel (chargement pipeline + prompt + generation).\n",
"- Parametres par sous-composant : text_encoder 125,3 M ; UNet 185,0 M ; VAE 55,4 M ; vocodeur 55,3 M. Total : ~421 M parametres (factor ~6800 vs A.1).\n",
"- Qualite : MCD distributionnel entre generations sur prompt identique = 20,7 dB ; MCD intra-classe entre deux clips reels distincts = 14,8 dB (la variabilite du modele est superieure a celle du reel, comportement attendu pour une generation non-deterministe)."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Bloc B.5 — Vocodeur HiFi-GAN pre-entraine (`06-2-HiFiGAN-SOTA-Comparison.ipynb`)\n",
"\n",
"Vocodeur HiFi-GAN pre-entraine (LJSpeech).\n",
"\n",
"Mesures verifiees :\n",
"- 15 cellules code executees, 0 erreur.\n",
"- 3 lignes d'appel industriel ; 173 lignes pour A.2 (rapport ~58x).\n",
"- Generator pre-entraine : 13,94 M parametres (vs 30,76 M pour A.2 — A.2 a un generator plus gros car moins optimise).\n",
"- Qualite : MCD = 8,93 dB sur 6 temoins ; F0 RMSE = 4,0 Hz.\n",
"- Latence : froide 0,21 s ; chaude 37 ms (moyenne n=8) ; vitesse 81,5x temps reel ; pic VRAM 0,11 GiB.\n",
"- Reference : Griffin-Lim (baseline non apprise) MCD 32,32 dB."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 3. Tableau comparatif croise Bloc A vs Bloc B\n",
"\n",
"Mesures first-hand extraites des sorties des 4 notebooks (cf. `c617_audio_data.json` pour la trace). Le signe `>>` materialise un facteur multiplicatif ; le signe `~` indique une mesure dans la meme gamme ; le signe `<<` indique un ordre de grandeur inferieur."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"output_type": "stream",
"name": "stdout",
"text": "==============================================================================\nCritere Bloc A (scratch) Bloc B (SOTA) \n==============================================================================\n\n-- Chaine AudioLDM (texte -> audio) --\nlignes de code coeur 472 (A.1) 8 (B.4) \nparametres (M) ~0.06 (A.1) 421.0 (B.4) \nMCD qualite (dB) A.1: latent sigma 0.69 20.7 (distrib.) \ndependance torch + torchaudio diffusers + transforme\n\n-- Chaine vocodeur (mel -> waveform) --\nlignes de code coeur 173 (A.2) 3 (B.5) \nparametres (M) 30.76 (A.2) 13.94 (B.5) \nMCD qualite (dB) 71.58 -> entrain. 8.93 (B.5) \nlatence inference selon subset (entrain. 37 ms chaud (B.5) \nVRAM (GiB) CPU ou GPU modeste 0.11 (B.5) \ndependance torch + torchaudio transformers + torch \n\n==============================================================================\nNotes :\n - Bloc A mesure la *comprehension* (chaque couche est lisible et modifiable).\n - Bloc B mesure la *production* (qualite native, latence, determinisme industriel).\n - Le facteur ~59x d abstraction de B.4 vs A.1 documente la barriere du SOTA.\n==============================================================================\n"
}
],
"source": [
"import json",
"",
"# Donnees first-hand extraites des outputs des 4 notebooks Audio :",
"# A.1 05-1-AudioDiffusion-Latent-From-Scratch.ipynb (PR #16133, OPEN)",
"# A.2 05-2-Vocoder-From-Scratch.ipynb (PR #16166, OPEN)",
"# B.4 06-1-AudioLDM-SOTA-Comparison.ipynb (PR #16198, MERGED)",
"# B.5 06-2-HiFiGAN-SOTA-Comparison.ipynb (PR #16203, MERGED)",
"data = {",
" \"A1\": {",
" \"notebook\": \"05-1-AudioDiffusion-Latent-From-Scratch\",",
" \"cells\": 48, \"code\": 24, \"markdown\": 24, \"exec\": 24, \"errors\": 0,",
" \"LOC_impl\": 472,",
" \"encodeur_params\": 7216, \"decodeur_params\": 7240, \"UNet_params\": 47296,",
" \"training_time_s\": 40,",
" \"inter_intra_ratio\": 13.72,",
" \"latents_generes_sigma_ratio\": 0.695,",
" },",
" \"A2\": {",
" \"notebook\": \"05-2-Vocoder-From-Scratch\",",
" \"cells\": 54, \"code\": 21, \"markdown\": 33, \"exec\": 21, \"errors\": 0,",
" \"LOC_impl\": 173,",
" \"generator_params_M\": 30.76,",
" \"MCD_initial_dB\": 71.58, \"MCD_griffin_lim_dB\": 32.31,",
" \"upsampling_factor\": 256,",
" },",
" \"B4\": {",
" \"notebook\": \"06-1-AudioLDM-SOTA-Comparison\",",
" \"cells\": 34, \"code\": 15, \"markdown\": 19, \"exec\": 15, \"errors\": 0,",
" \"LOC_appel_industriel\": 8,",
" \"text_encoder_M\": 125.3, \"unet_M\": 185.0, \"vae_M\": 55.4, \"vocoder_M\": 55.3,",
" \"total_M\": 421.0,",
" \"MCD_distributionnel_dB\": 20.7, \"MCD_reel_intra_classe_dB\": 14.8,",
" },",
" \"B5\": {",
" \"notebook\": \"06-2-HiFiGAN-SOTA-Comparison\",",
" \"cells\": 38, \"code\": 15, \"markdown\": 23, \"exec\": 15, \"errors\": 0,",
" \"LOC_appel_industriel\": 3,",
" \"generator_M\": 13.94,",
" \"MCD_dB\": 8.93, \"F0_RMSE_Hz\": 4.0,",
" \"latence_froide_s\": 0.21, \"latence_chaude_ms\": 37,",
" \"VRAM_GiB\": 0.11, \"vitesse_x_reel\": 81.5,",
" },",
"}",
"",
"A1, A2, B4, B5 = data[\"A1\"], data[\"A2\"], data[\"B4\"], data[\"B5\"]",
"",
"print(\"=\" * 78)",
"print(f\"{'Critere':38} {'Bloc A (scratch)':22} {'Bloc B (SOTA)':22}\")",
"print(\"=\" * 78)",
"",
"def row(label, a, b):",
" print(f\"{label:38} {str(a):22.22} {str(b):22.22}\")",
"",
"print()",
"print(\"-- Chaine AudioLDM (texte -> audio) --\")",
"row(\"lignes de code coeur\", f\"{A1['LOC_impl']} (A.1)\", f\"{B4['LOC_appel_industriel']} (B.4)\")",
"row(\"parametres (M)\", \"~0.06 (A.1)\", f\"{B4['total_M']} (B.4)\")",
"row(\"MCD qualite (dB)\", \"A.1: latent sigma 0.69\", f\"{B4['MCD_distributionnel_dB']} (distrib.)\")",
"row(\"dependance\", \"torch + torchaudio\", \"diffusers + transformers\")",
"",
"print()",
"print(\"-- Chaine vocodeur (mel -> waveform) --\")",
"row(\"lignes de code coeur\", f\"{A2['LOC_impl']} (A.2)\", f\"{B5['LOC_appel_industriel']} (B.5)\")",
"row(\"parametres (M)\", f\"{A2['generator_params_M']} (A.2)\", f\"{B5['generator_M']} (B.5)\")",
"row(\"MCD qualite (dB)\", f\"{A2['MCD_initial_dB']} -> entrain.\", f\"{B5['MCD_dB']} (B.5)\")",
"row(\"latence inference\", \"selon subset (entrain.)\", f\"{B5['latence_chaude_ms']} ms chaud (B.5)\")",
"row(\"VRAM (GiB)\", \"CPU ou GPU modeste\", f\"{B5['VRAM_GiB']} (B.5)\")",
"row(\"dependance\", \"torch + torchaudio\", \"transformers + torch\")",
"",
"print()",
"print(\"=\" * 78)",
"print(\"Notes :\")",
"print(\" - Bloc A mesure la *comprehension* (chaque couche est lisible et modifiable).\")",
"print(\" - Bloc B mesure la *production* (qualite native, latence, determinisme industriel).\")",
"print(\" - Le facteur ~59x d abstraction de B.4 vs A.1 documente la barriere du SOTA.\")",
"print(\"=\" * 78)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Lecture des resultats\n",
"\n",
"**Sur la qualite pure** : le Bloc B gagne partout ou la mesure est comparable (MCD du vocodeur pre-entraine 8,93 dB vs MCD d'un generator from scratch non-entraine 71,58 dB ; la encore, l'entrainement sur LJSpeech dans A.2 reduit considerablement l'ecart — le notebook A.2 converge vers des MCD sub-10 dB apres entrainement court). L'ecart final depend du volume de donnees d'entrainement et du temps d'entrainement : pour un usage production, le SOTA pre-entraine est preferable.\n",
"\n",
"**Sur la complexite du code** : B.4 ecrase A.1 par un facteur ~59x (8 lignes vs 472). Le SOTA cache la complexite sous des abstractions de haut niveau (pipeline HuggingFace), ce qui est un avantage *pour la production* mais un inconvenient *pour la pedagogie* : l'eleve qui n'a jamais vu un encodeur mel -> latent ne comprend pas ce que `diffusers.AudioLDMPipeline` cache.\n",
"\n",
"**Sur la latence** : B.5 chauffee tourne a 37 ms par inference (81,5x temps reel) sur 0,11 GiB VRAM. Le Bloc A, sans GPU dedie, n'atteint pas ces chiffres en local ; il necessite un entrainement puis une inference optimisable.\n",
"\n",
"**Sur la comprehension** : A.1 et A.2 rendent chaque composant *lisible* (encodeur 7k params, U-Net 47k params, generator 30 M params, mel-spectrogram -> DCT 24 coeff). B.4 et B.5 fonctionnent comme des boites noires dont on ne peut pas vraiment inspecter les poids intermediaires sans plonger dans le code de `diffusers`.\n",
"\n",
"**Conclusion operationnelle** :\n",
"\n",
"- **From scratch d'abord** : pour comprendre la chaine, debugger un comportement, adapter un sous-composant, ou travailler sur des domaines ou le SOTA n'existe pas (audio non couvert par les modeles pre-entraines).\n",
"- **SOTA ensuite** : pour la production, la qualite maximale, le determinisme industriel, ou les cas d'usage generiques (texte -> audio generaliste)."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 4. Synthese : quand from scratch, quand SOTA\n",
"\n",
"Le tracker #16062 demandait explicitement ce point. La grille de decision s'articule autour de trois axes :\n",
"\n",
"| Besoin | Bloc adapte | Justification |\n",
"|---|---|---|\n",
"| Comprendre la pile audio (cours, livre, recherche) | **A** | Code lisible, sous-composants modifiables, ratios inter/intra mesurables. |\n",
"| Produire un audio de qualite native (TTS voix off, podcast) | **B** | MCD < 10 dB, latence < 50 ms, VRAM < 0,2 GiB. |\n",
"| Adapter a un domaine non couvert (audio medical, audio sous-marin) | **A puis B** | Reimplementation du maillon manquant, puis branchement SOTA. |\n",
"| Demonstration rapide d'un use case (prototype client) | **B** | 3 a 8 lignes d'appel, pas de GPU dedie necessaire. |\n",
"| Enseignement (exercices, comprehension du latent) | **A** | L'eleve peut imprimer `latent.shape`, lire le code, modifier la perte. |\n",
"\n",
"Le passage A -> B est un **progres de productivite**, pas un progres de comprehension : on cache du code qu'on ne comprend plus forcement, mais on gagne en qualite et en rapidite d'execution."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## 5. Trois exercices de lecture chiffree\n",
"\n",
"Ces exercices s'enchainent apres l'etude des 4 notebooks (A.1, A.2, B.4, B.5). Ils ne demandent pas d'execution mais une lecture des sorties commises dans les notebooks source."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Exercice 1 — lecture du tableau `cells/code/markdown/exec/errors`\n",
"\n",
"Le tableau de la cellule `print(...)` ci-dessus rapporte **78 colonnes** sur **8 lignes thematiques**. Reconstituez, en une phrase par ligne thematique, ce que le rapport inter/intra de 13,72 du Bloc A.1 dit sur la qualite de l'espace latent appris par le VAE from scratch."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Exercice 2 — comparaison du facteur d'abstraction\n",
"\n",
"Le Bloc B.4 utilise 8 lignes d'appel industriel pour une chaine de 421 M parametres, tandis que le Bloc A.1 utilise 472 lignes pour 0,06 M parametres. Calculez le **facteur d'abstraction** (lignes de code par million de parametres) de chaque bloc et commentez : ce facteur est-il un progres lineaire ou exponentiel ? Que dit-il sur le cout d'entree dans le SOTA ?"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### Exercice 3 — decision operationnelle\n",
"\n",
"Un collegue vous demande de produire en 24 heures un generateur audio texte -> musique pour une demo client. Vous avez acces a un GPU RTX 3090 avec `diffusers` et `transformers` installes. Choisissez entre Bloc A et Bloc B en justifiant votre reponse par au moins **deux criteres mesurables** parmi ceux du tableau. Puis inversez la question : pour un cours de master sur les modeles de diffusion, quel bloc choisiriez-vous, et pourquoi ?"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"***\n",
"\n",
"## References\n",
"\n",
"- Tracker #16062 (acceptance, point 6).\n",
"- Bloc A.1 : `MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/05-Diffusion-from-scratch/05-1-AudioDiffusion-Latent-From-Scratch.ipynb` (PR #16133, OPEN).\n",
"- Bloc A.2 : `MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/05-Diffusion-from-scratch/05-2-Vocoder-From-Scratch.ipynb` (PR #16166, OPEN).\n",
"- Bloc B.4 : `MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/06-Diffusion-SOTA/06-1-AudioLDM-SOTA-Comparison.ipynb` (PR #16198, MERGED 2026-09-16).\n",
"- Bloc B.5 : `MyIA.AI.Notebooks/GenAI/Audio/06-Diffusion-SOTA/06-2-HiFiGAN-SOTA-Comparison.ipynb` (PR #16203, MERGED 2026-09-14).\n",
"- Donnees first-hand : `c617_audio_data.json` (extraction directe des outputs des 4 notebooks)."
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"name": "python",
"version": "3.10"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}
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