其他分享
首页 > 其他分享> > 调研报告|在线语音识别改进之 RNN-T 训练

调研报告|在线语音识别改进之 RNN-T 训练

作者:互联网

调研报告|在线语音识别改进之 RNN-T 训练

走运黄 走运黄 华东师范大学 计算机技术硕士

这篇文章主要调研的是另外一种改进在线语音识别的方法:基于 RNN Transducer 方法。当然最近强势的基于 Transformer 的 Encoder-Decoder 在线方法(MoChA-type/local window /triggered attention/Scout Network/Chunk-aware)也是我比较感兴趣的方向,后面会单独拎出来讨论。

这篇文章可能文字讲解的地方会比较少,因为图片的内容信息量已经很大了,同时论文的出处我会一并放出,有兴趣的朋友可以阅读下原文。因为我本人是基于 TensorFlow 进行实验的,所以文末会给出有助于我们搭建基于 TensorFlow 的 RNN-T 训练框架的 Repo。

实时系统的训练准则对⽐

Frame-Level Criterion

Cross Entropy:

CE Loss 公式

Sequence-Level Criteria

MMI Loss 公式

该 loss 出了对带浅层语言声学模型做基于词序列的标准解优化之外,还对竞争路径做了区分优化。

Ref:Sequence-discriminative training of deep neural networks

sMBR Loss 公式

基于MMI的进一步优化是,对标准路径做了相似路径优化扩充,引入了序列相似度打分,旨在缩小类内距离同时放大类外距离。

Ref:Sequence-discriminative training of deep neural networks

End-to-End Criteria

CTC Loss 公式

相信会有部分人认为 CTC 方法端到端框架下有点牵强,我觉得这很大可能是因为后期出了 RNN-T、Seq2Seq、Encoder-Decoder 框架。可在 CTC 方法刚提出的时候大家普遍都认为这就是一种端到端的方法,该方法极大的简化了此前基于 GMM-HMM alignment 的数据准备流程,英文可以基于 BPE 等方法直接制作 word-piece 就可以训练,中文,建立发音映射表或者基于常用字替换表就可以直接训练。当然后期还是会依赖发音词典和语言模型。

RNN-T Loss 公式

RNN-T 是基于 CTC 的一个改进,详细内容可以参考两篇经典文章Sequence Transduction with Recurrent Neural Networks 和 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks。具体优化如CTC、Prediction初始化,LayerNorm和学习率等会在后面论文实验部分来分享。似乎 RNN-T 在数据规模不是特别大(7~8万小时)的情况下,还是很需要工匠精神的。

论⽂中的实验对⽐

Model Units

以下是来自京东的一组训练框架的 setup

京东的实验准备

中文识别单元的实验对比如下:

不同识别单元对 Transducer 的影响

京东的实验结果关于中文字的实验结果似乎和阿里 Zhang Shiliang 论文中的 Investigation of Modeling Units for Mandarin Speech Recognition Using Dfsmn-ctc-smbr 结果有些出入。我的理解是两个框架下中文字的建模有比较大的区别,一个基于7228字作为完整映射,一个基于2000/3000/4000中文字加拼音(或常用字替换)后期还是要基于发音词典(或常用字映射)来解码。后者对于语言层面的解码有很大的优化空间。

Ref: Research on Modeling Units of Transformer Transducer for Mandarin Speech Recognition

Different Criterion

Datsebase is 1000 hours Sogou dataset. model units is Chinese character:

1000小时下不同的 RNN-T 优化方法对于识别率的影响

Ref: Exploring RNN-Transducer for Chinese Speech Recognition

Dataset

不同数据量对于 RNN-T 的影响

Ref: Exploring RNN-Transducer for Chinese Speech Recognition

Quality Improvements

RNN-T 初始化的影响

Configure:

RNN-T 的几个优化方法对于识别的影响以及 CTC 的对比

Ref: Towards End-to-End Speech Recognition - ISCSLP 2018

开源项⽬

warp-transducer

Mingkun Huang 参考 warp-ctc 实现的 GPU/CPU 版本的 RNN-T Loss,目前支持 PyTorch/Tensorflow binding。我目前也是用这个项目做 RNN-T 的实验,结果符合预期。以下是我针对1万多小时的 3000字+1000Subword 训练的模型,测试了80多小时的语料,Greedy search 的测试结果:

加入预训练后 RNN-T 的 Greedy Search 结果提升明显

rnnt-speech-recognition

Noah Chalifour 大学生开发,一套基于 TensorFlow 2.0 的 RNN-T 训练框架,几乎从数据制作到训练、测试都是采用 TensorFlow,目前原作者似乎都没完整跑完一个 CommonVoice 训练。我目前跑了几个迭代,非常慢并且伴随 crash 的问题,猜测是因为训练过程中实时 Greedy Search 测试的缘故,所有只能从头完成了 RNN-T 的训练,后续考虑开源出来。说回来,rnnt-speech-recognition 这部分代码的条理很清晰,同时风格也比较精练,整套代码很值得参考。

TensorflowASR

涵盖比较全的训练框架,基于 TensorFlow 2.0. 目前还未详细看过,看文档和试验结果,应该还算蛮靠谱。有试过的朋友麻烦给个留言。

 

 

 

编辑于 10-12 语音识别 RNN 中文语音识别  

文章被以下专栏收录

茶多酚老爹 茶多酚老爹 儿子小名「茶多酚」,故取名「茶多酚老爹」。

推荐阅读

调研报告|在线语音识别改进方法之序列区分性训练

调研报告|在线语音识别改进方法之序列区分性训练

走运黄发表于茶多酚老爹 语音识别中的End2End模型: CTC, RNN-T与LAS

语音识别中的End2End模型: CTC, RNN-T与LAS

川陀学者 使用RNN-Transducer进行语音识别建模【附PPT与视频资料】

使用RNN-Transducer进行语音识别建模【附PPT与视频资料】

马上科普

详解CTC

本文主要参考自Hannun等人在distill.pub发表的文章( https://distill.pub/2017/ctc/),感谢Hunnun等人对CTC的梳理。简介在语音识别中,我们的数据集是音频文件和其对应的文本,不幸的是,…

大师兄

18 条评论

写下你的评论...            

标签:基于,RNN,训练,回复,语音,CTC,识别,在线
来源: https://www.cnblogs.com/cx2016/p/13851549.html