深度学习在语音识别中的应用

HodgeBarret 发布于6天前 阅读115次
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前面介绍了经典的基于HMM模型的语音识别系统,接下来我们介绍深度学习在语音识别中的应用。更多文章请点击 《深度学习理论与实战:提高篇》

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  • End-to-End语音识别系统

提起深度学习的再次兴起,大家首先可能会想到2012年AlexNet在图像分类上的突破,但是最早深度学习的大规模应用发生在语音识别领域。自从2006年Geoffrey Hinton提出逐层的Pretraining之后,神经网络再次进入大家的视野。2009年Geoffrey Hinton和Deng Li把DNN用于声学模型建模,用于替代GMM,同时大家发现在训练数据足够的情况下Pretraining是不必要的。使用了DNN后,语音识别的词错误率相对降低了30%。这里的深度学习还只是用于替代HMM-GMM里的GMM,再到后来,End-to-End的语音识别系统的出现,从根本上抛弃了复杂的HMM(包括WFST这样复杂的解码算法)。

深度学习和HMM的结合

前面介绍了经典的HMM-GMM模型,这是在深度学习流行前最主流的方法。使用深度神经网络DNN来替代GMM是深度学习在语音识别的重要进展,它使得语音识别效果有了极大的提高。

我们回顾一下,在HMM-GMM模型里,我们使用GMM来建模状态的发射概率$P(X \vert q)$,也就是状态q下观察是X的概率,这里X通常是当前帧的MFCC特征。我们不能直接用DNN来建模这个发射概率,因为DNN是区分性(discriminative)模型而不是生成(generative)模型,它只能得到概率$P(q \vert X)$,也就是给定观察,输出不同状态的概率。根据公式:

因为X是已知的,P(X)是个常量,所以我们可以计算:

为了训练DNN,我们需要更细粒度的标注,比如q是triphone,那么我们需要知道每一帧特征X对应的triphone标签。让人来标注是不可能的,我们通常先训练一个HMM-GMM模型,然后通过Force-Alignment得到triphone级别的标签用于训练DNN。

用DNN来替代GMM得到的模型通常叫做HMM-DNN混合(hybrid)模型。除了用DNN替代GMM,还可以用DNN来实现特征提取,把MFCC特征再加上DNN的特征作为HMM-GMM的特征,这种特征叫做Tandem特征。DNN相当于GMM有如下优点:

  • GMM的输入要求各个维度是不相关的,因为为了简化,通常加上GMM的协方差矩阵是对角阵。
  • DNN可以学习深层次的特征,这是深度学习相对于传统机器学习最大的优势

End-to-End语音识别系统

前面介绍的HMM-DNN模型还是需要使用HMM来建模状态的时序信息,整个系统还是非常复杂。因此现在也有很多研究放到了End-to-End的语音识别系统,也就是完全抛弃HMM模型。目前End-to-End的系统的效果达到以前最好的系统的水平,比如Google声称最新的End-to-End模型,词错率降至5.6%,相比传统的商用方法实现了16\%的相对(不是绝对)词错误率下降。

有两大类的End-to-End系统,一种是使用seq2seq模型,这是非常自然的想法,因为语音识别的输入是一个语音波形时序信号,而输出是词的序列。这和用于机器翻译的seq2seq模型基本是类似的,有兴趣的读者可以参考相关论文,如 Listen, Attend and Spell, LASState-of-the-art Speech Recognition With Sequence-to-Sequence ModelsWav2letter: an end-to-end convnet-based speech recognition system 。也可以参考 ESPNetOpenSeq2SeqWav2letter++ 等开源实现。后文我们主要介绍基于CTC模型(损失函数)的End-to-End系统。

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