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2019年9月27日 星期五

Far Field Speech Recognition: Adopted with ASR such as Amazon Alexa




來源:infoq.cn 作者:Derrick Mwiti



2019年,这8款自动语音识别方案你应该了解!

基於電腦的人類語音辨識與處理能力,被統稱為語音辨識。目前,這項技術被廣泛用於驗證系統中的某些用戶,以及面向谷歌智慧助手、Siri 或者 Cortana 等智慧設備下達指令。
從本質上講,我們透過儲存人聲與訓練自動語音辨識系統,以發現語音當中的詞彙與表達模式。在本文中,我們將一同瞭解幾篇旨在利用機器學習與深度學習技術,解決這一難題的重要論文。

Deep Speech 1: 實現端到端語音辨識的向上擴展
本文作者來自百度研究所的矽谷人工智慧實驗室。Deep Speech 1 不需要音素字典,而是使用經過優化的 RNN 訓練系統,旨在利用多個 GPU 實現性能提升。該模型在 Switchboard 2000 Hub5 數據集上,實現 16% 的錯誤率。之所以使用 GPU,是因為其需要投入數千小時進行模型數據訓練。此外,該模型還能夠有效對嘈雜的語音採集環境。

Deep Speech: Scaling up end-to-end speech recognition

Deep Speech 的主要構建單元,是一套遞歸神經網路,其已經完成訓練,能夠攝取語音頻譜圖,並生成英文文本轉錄結果。RNN 的目的在於將輸入序列,轉換為轉錄後的字符概率序列。

RNN 擁有五層隱藏單元層,前三層為非遞歸性質。在各個時間步中,這些非遞歸層分別處理獨立數據。第四層為具有兩組隱藏單元的雙向遞歸層。其中一組進行正向遞歸,另一組則為反向遞歸。在預測完成之後,模型會計算 connectionist temporal classification(CTC)損失函數以衡量預測誤差。訓練則利用 Nesterov 的加速梯度法完成。


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為了減少訓練期間的方差,作者們在前饋層當中,添加了 5% 到 10% 的棄用率。然而,這並不會影響到遞歸隱藏激活函數。此外,作者還在系統當中,整合了一套 N-gram 語言醋,這是因為 N-gram 模型,能夠輕鬆利用大規模,未標記文本語料庫進行訓練。下圖所示為 RNN 轉錄示例:

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下圖為本模型與其它模型的性能比較結果:

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Deep Speech 2英語與國語的端到端語音辨識
在 Deep Speech 的第二次更新換代當中,作者利用端到端深度學習方法,辨識國語與英語語音。

此次提出的模型能夠處理不同的語言,以及其中的重音,且繼續保持對嘈雜環境的適應能力。作者利用高性能計算(HPC)技術實現了 7 倍於上代模型的速度增量。在他們的數據中心內,作者們利用 GPU 實現 Batch Dispatch。

Deep Speech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin

其英語語音系統,利用 11940 個小時的語音音頻訓練而成,而國語系統則使用 9400 小時的語音音頻訓練而成。在訓練過程中,作者們利用數據合成,來進一步增加數據量。

這套模型中使用的架構多達 11 層,由雙向遞歸層與卷積層組成。該模型的計算能力,比 Deep Speech 1 快 8 倍。作者利用 Batch Normalization 進行優化。

在激活函數方面,作者們使用了限幅整流線性(ReLU)函數。從本質上講,這種架構與 Deep Speech 1 類似。該架構是一套經過訓練的遞歸神經網路,用於攝取語音音頻譜圖與輸出文本轉錄。此外,他們還利用 CTC 損失函數進行模型訓練。


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下圖所示,為各種卷積層排列情況下的單詞錯誤率比較結果。

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下圖所示為 Deep Speech 1 與 Deep Speech 2 的,單詞錯誤率比較結果。Deep Speech 2 的單詞錯誤率明顯更低。

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作者們使用《華爾街日報》新聞文章,組成的兩套測試數據集,對系統進行了基準測試。該模型在四分之三的情況下,實現了優於人類的單詞錯誤率。此外,系統中還使用到 LibriSpeech 語料庫。

利用雙向遞歸 DNN 實現首過大詞彙量連續語音辨識
本篇論文的作者來自史丹佛大學。在本文中,他們提出一種利用主意模型,與神經網路執行首過大詞彙量語音辨識的技術。

First-Pass Large Vocabulary Continuous Speech Recognition using Bi-Directional Recurrent DNNs

利用 connectionist temporal classification(CTC)損失函數訓練神經網路。CTC 使得作者們得以訓練出一套神經網路,並在預測《華爾街日報》LVCSR 語料庫中的語言字符序列時,獲得低於 10% 的字符錯誤率(CER)。

他們將 N-gram 語言模型,與 CTC 訓練而成的神經網路相結合。該模型的架構,為反應擴散神經網路(RDNN)。利用整流器非線性的一套修改版本,新系統修剪了大型激活函數,以防止其在網路訓練期間發生發散。以下為 RDNN 得出的字符錯誤率結果。

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人與機器間英語會話電話語音辨識
來自 IBM 研究院的作者們,希望驗證目前的語音辨識技術,是否已經能夠與人類相媲美。他們還在論文中提出了一套聲學與語言建模技術。

聲學側涉及三大模型:其一為具有多個特徵輸入的 LSTM,其二為利用說話者,對抗性多任務學習,訓練而成的 LSTM,其三則為具有 25 個卷積層的殘差網路。

該語言模型利用字符 LSTM ,與卷積 WaveNet 式語言模型。作者們的英語會話電話 LVCSR 系統,在 Switchboard/CallHome 子集(SWB/CH)上,分別獲得了 5.5%/10.3% 的單詞錯誤率。

English Conversational Telephone Speech Recognition by Humans and Machines

本文使用的架構,包括 4 到 6 個雙向層,每層 1024 個單;外加一個線性瓶頸層,包含 256 個單元;一個輸出層,包含 32000 個單元。訓練則涵蓋 14 次交叉熵,而後使用強化 MMI(最大互資訊)標準,進行 1 輪隨機梯度下降(SGD)序列訓練。

作者們透過添加交叉熵損失函數的擴展梯度,來實現平滑效果。LSTM 利用 Torch 配合 CuDNN 5.0 版本後端實現。各模型的交叉熵訓練,則在單一英偉達 K80 GPU 設備上完成,且每輪 700 M 樣本訓練週期約為兩周。

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對於卷積網路聲學建模,作者們訓練了一套殘差網路。下表所示為幾種 ResNet 架構,及其在測試數據上的實際性能。

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下圖所示為殘差網路,如何適應聲學建模。該網路包含 12 個殘差單元,30 個權重層,以及 6710 萬個參數,利用 Nesterov 加速梯度進行訓練,學習率為 0.03,動量為 0.99。

CNN 同樣採用 Torch ,配合 cuDNN 5.0 版本後端。交叉熵訓練週期為 80 天,涉及 15 億個樣本,採用一塊英偉達 K80 GPU,每 GPU 64 個批次。

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透過下圖,可以看到 LSTM 與 ResNets 的錯誤率:

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作者們還嘗試了四種 LSTM 語言模型,分別為 WordLSTM、Char-LSTM、Word-LSTM-MTL 以及 Char-LSTM-MTL。下圖所示為這四種模型的架構。

其中 Word-LSTM 擁有一個字嵌入層,兩個 LSTM 層,一個全連接層,以及一個 softmax 層。Char-LSTM 則擁有一個用於透過字符序列,估算嵌入的 LSTM 層。Word-LSTM 與 Char-LSTM 都使用交叉熵損失函數,來預測下一個單詞。顧名思義,Word-LSTM-MTL 與 Char-LSTM-MTL 當中,引入了多任務學習(MTL)機制。


WordDCC 由一個單詞嵌入層、多個具有擴張的因果卷積層、卷積層、完全連接層、softmax 層,以及殘差連接共同組成。

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Wav2Letter++: 最快的開源語音辨識系統
來自 Facebook AI Research 的作者們,提出一套開源深度學習語音辨識框架——Wav2Letter。該框架由 C++ 編寫,並使用 ArraFire 張量庫。

wav2letter++: The Fastest Open-source Speech Recognition System

之所以使用 ArrayFire 張量庫,是因為它能夠在多個後端上執行,包括 CUDA GPU 後端與 CPU 後端,從而顯著提升執行速度。與其它 C++ 張量庫相比,在 ArrayFire 中建構及使用數組,也相對更容易。圖左所示為如何建構及訓練,具有二進制交叉熵損失函數的單層 MLP(多層感知器)。


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該模型利用《華爾街日報》(WSJ)數據集進行了測試,共使用兩種類型的神經網路架構,進行訓練時間評估:遞歸,包含 3000 萬個參數;純卷積,包含 1 億個參數。下圖所示為該模型,在 LibreSpeech 上的單詞錯誤率。

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SpecAugment: 一種用於自動語音辨識的簡單數據增強方法
Google Brain 的作者們,預設了一種簡單的語音辨識數據增強方法,並將其命名為 SpecAugment。該方法能夠對輸入音頻的對數譜圖進行操作。

在 LibreSpeech test-other 集中,作者們在無需語言模型的前提下,實現了 6.85% 的 WER(單詞錯誤率),而使用語言模型後, WER 進一步改善至 5.8%。對於 Switchboard,該方法在 Switchboard/CallHome 上,分別得到 7.2%/14.6% 的單詞錯誤率。

SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition


利用這種方法,作者們得以訓練出一套,名為 https://arxiv.org/abs/1508.01211 \t _blank">Listen, Attend and Spell (LAS) 的端到端 ASR(自動語音辨識)網路。其中使用到的數據增強策略包括  time warping https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1084713808326455 \t_blank">frequencymasking以及https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1084713808326455 \t _blank">time masking 等等。


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在這套 LAS 網路當中,輸入對數譜圖被傳遞至一個雙層卷積神經網路(CNN)當中,且步長為 2。該 CNN 的輸出,則進一步透過具有 d 個堆疊的雙向 LSTM 編碼器 —— 其中單元大小為 w,用以生成一系列 attention 向量。

各 attention 向量被饋送至一個單元維度,為 w 的雙層 RNN 解碼器中,並由其輸出轉錄標記。作者們利用一套 16 k 的 Word Piece Model ,對 LibriSpeech 語料庫,以前主一套 1 k 的 Word Piece Model 對 Switchboard 進行文本標記化。最終轉錄結果由集束搜索獲取,集束大小為 8。


下圖所示為 LAS + SpecAugment 得出的單詞錯誤率性能。

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Wav2Vec: 用於語音辨識的無監督預訓練方法
來自 Facebook AI Research 的作者們,透過學習原始音頻的表達,來探索如何以無監督方式,實現語音辨識的預訓練。由此產生的結果就是 Wav2Vec,一套在大規模未標記音頻數據集上,訓練得出的模型。

由此獲得的表示將用於改進聲學模型訓練。透過噪聲對比二進制分類任務,對一套簡單的多層卷積神經網路,進行預訓練及優化,得出的 Wav2Vec 成功在 nov92 測試數據集上,達到 2.43% 的 WER。

wav2vec: Unsupervised Pre-training for Speech Recognition

預訓練中使用的方法,是優化該模型以實現利用單一上下文,進行未來樣本預測。該模型將原始音頻信號作為輸入,而後應用編碼器網路與上下文網路。

編碼器首先將音頻信號嵌入潛在空間中,且上下文網路負責組合該編碼器的多個時間步,從而得出完成上下文化的表示。接下來,從兩套網路當中計算出目標函數。


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編碼器與上下文網路中的各層,包括具有 512 個信道的因果卷積層,一個組歸一化層,以及一項 ReLU 非線性激活函數。在訓練期間,由上下文網路生成的表示被饋送,至聲學模型當中。聲學模型的訓練與評估利用 wav2letter++ 工具包完成。

在解碼方面,作者們使用由 WSJ 語言建模數據集上,訓練得出的字典與單獨的語言模型實現。

下圖所示,為此模型與其它語音辨識模型的,單詞錯誤率比較結果。

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用於 ASR 的可擴展多語料庫神經語言模型
在本文當中,Amazon Alexa 的作者們,為使用大規模 ASR 系統的神經語言模型時,出現的一些挑戰帶來解決方案。

Scalable Multi Corpora Neural Language Models for ASR

作者們試圖解決的挑戰包括:
  • 在多個異構語料庫上訓練 NLM
  • 通過將首過模型中的聯繫人名稱等類傳遞給 NLM,以建立個性化神經語言模型(NLM)
  • 將 NLM 納入 ASR 系統,同時控制延遲影響
對於立足異構語料庫實現學習這項任務,作者們利用隨機梯度下降的變種,估計神經網路的參數。這種方法要取得成功,要求各小批次必須為學習數據集的獨立且相同(iid)樣本。

透過以相關性為基礎,從各個語料庫中,抽取樣本以隨機建構小批次數據子集,這套系統得以為各個數據源,建構 N-gram 模型,並在開發集上,對用於相關性加權的線性,插值加權進行優化。

透過從 NLM 上採樣大文本語料庫,並利用該語料庫估算 N-gram 模型,這套系統得以建構起 NLM 的 N-gram 近似模式,從而為首過 LM 生成合成數據。

另外,作者們利用一套子單詞 NLM 生成合成數據,從而確保由此獲得的語料庫,不受限於當前 ASR 系統版本中的詞彙儲備。模型中使用的書面文本語料庫,總計包含超過 500 億個單詞。NLM 架構由兩個長 - 短期記憶投射遞歸神經網路(LSTMP)層組成,每個層包含 1024 個隱藏單元,投向至 512 維度。各層之間存在殘差連接。

下圖所示為該模型給出的一部分結果。其透過從 NLM 生成的合成數據,獲得了我 1.6% 的相對 WER。


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總結
到這裡,我們已經回顧了最近一段時間,常見於各類環境中的自動語音辨識技術。

以上提到的論文/摘要當中,也包含其代碼實現鏈接,期待大家發佈您自己的實際測試結果。
原文鏈接:

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