斯坦福CS224n NLP课程【十二】——语音处理的端对端模型

Automatic Speech Recognition ASR

ASR就是将声学信号转化为文本的系统

 语音是一种自然的用户接口：

传统ASR:传统做法的主体是生成式语言模型，建模声学信号与文本的发音特征的联合概率，但pipeline的不同部分掺杂了不同的机器学习模型

现代ASR：神经网络兴起之后，人们发现传统pipeline中的每个模型都可以被一种对应的神经网络所替代，并且取得更好的效果：

但是这么多混乱的目标函数各自为政，难免有顾此失彼的情况。这构成一种动机，为什么不用一个统一的大模型来取代这盘散沙呢？

end-to-end ASR:尝试从语音直接获取文本

 Connectionist Temporal Classification CTC

这是一种强大的概率模型，特别适用于语音识别。其主体是一个Bidirectional RNN，上面是一层softmax。

 这个例子中 x为谱图 y是为文本 词表中还有一个空格<b>，这很重要。

由于语音片段（帧）切割时的随意性，可能导致一个字符c被切割为多个帧，每个帧都输出c。为了区分字符与字符的界限，所以引入空格分隔符。在解码的时候还需要限制字符只能转移到相同的字符，或者空格。

 解码时的直观演示：

 一些效果：

 可见识别结果听上去挺像那么回事，可拼写不正确。Google通过在训练时集成语言模型进去修正了这些问题。而且不再使用字符级别，而是使用单词级别的大词表，识别出可能的单词后，用语言模型挑出最可能的句子。

Sequence to Sequence with attention for speech

让语言模型也成为模型天然的一部分，将音频视作sequence，文本视作另一个sequence，类似于NMT中的encoder-decoder，LSTM模型根据之前的y和全部x预测下一个y：

按时间顺序输入，与文本相比语音的数据量更大。所以一下子把x源语音都喂进去后，对于很长的序列来讲，需要做attention，在不同的时刻关注输入的不同部分：由于是RNN，所以输入x依然不是定长的。

Listen Attend and Spell （LAS）

定义score函数，接受每个历史时刻的encoder隐藏状态h_t和decoder的当前状态s，得到当前应当对每个历史时刻倾注多少注意力。softmax归一化，加权和得到最终的context vector，参与预测。

这里的encoder是树形的，因为对于较长的语音来讲，要softmax的time step实在太多，效率不高、模型注意力被分散。通过用softmax把相邻的time step总结一下，提高了效率和效果。

 这个模型是强大的，学习到了很多pattern：

 还可能产生一个读音的不同拼写（取决于早期的预测结果，然后导致不同的attention）：

 效果：得到的效果虽然没有超越多年优化的旧模型，但也是一个量级的：

 LAS的限制：

• 必须等到用户说完话之后才能开始识别
• attention是计算瓶颈
• 输入的长度对准确率影响特别大

Word Pieces 目标颗粒度

有很多选择

 但对语音识别来讲，更有用的是字符的n-gram：

 它们有指数级的组合可能，不清楚哪一种是最好的：

 对于end-to-end模型来讲，常用的手法是由模型自动决定n-gram的分割：

 效果：下表的n-gram代表“最大产生n-gram”的意思。

 实际例子：

 模型缺陷：在句子开头和人名地名处困惑度较高

 如果一开始就出错，那模型也就没啥用了

解决方法：熵正则化 通过惩罚softmax输出概率来Entropy Regularization正则化模型，某个字母概率太高，将部分概率分配到其他字母上，可以克服这个问题：

与其直接ER，不如让输出的分布尽量与Unigram的分布相似，这样效果更好了。

另一个缺点：模型偏向于惩罚生成很长的输出，这对很长的输入来讲会出现提前终止输出的情况

 例如：

 解决办法是在预测时惩罚那些不看输入的情况，未处理的输入越多，惩罚越大 。 效果不错

Online Sequence to Sequence Models

希望能够即时产生输出，并且不需要在整个sequence上分配attention。

A Neural Transducer 神经传感器

根据一个定长的输入序列片段产生输出，不要要前一个输出，依然需要空白符，依然需要alignment（哪些字母属于一个词）：

用空白符隔开的区块只是一个字符，究竟哪些字符成词，又回到了老生常谈的“分词”问题上来。这里采用了柱搜索找出最可能的路径。

 训练的时候理论上有一个非常复杂的对数似然的梯度，但实际上经常只取对数，不做识别上的求和：

对齐的过程类似viterbi，但并不严格是，我们是在找最优路径，但路径与之前的每个选择都有关。柱搜索不太理想，如果记录到每个block（字符）为止产生特定数量token的最大概率，则可以用动态规划解决：

结果 在有attention的情况下，窗口大小影响不大；而在无attention的情况下，窗口较小效果较好。

 encoder中的卷积： 与其简单地层叠两个time step，不如喂给很深的卷积网络：

 效果显著：

Better Language Model Blending

标注音频-字幕数据毕竟不如海量的未标注文本多，而end-to-end模型是一个自治的大模型，内部隐式地存在通过标注数据学习到的语言模型。在哪里如何与外部语言模型混合呢？

答案是在decoder的softmax预测结果的对数概率上线性混合：

还有很多种混合手段，也是个新的前沿课题。

Better Sequence Tranining

• 定期取样
• 还有一些拓展。比如Reinforement Learning之类

多音源：

鸡尾酒舞会上有很多人说话，能否都识别出来呢？以前的生成式模型心中有一个固定的模式去生成数据与输入对比，不适合这个任务。现在常用的判别式模型反过来，以输入特征预测结果，应该可以做出以前做不到的成绩。

同声传译:

接受法语音频，直接输出英文文本。相当于将上面提到的模型与MT模型blend到一起了：

两者分别对原文和音频的对齐是非常类似的：

最后

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