明略科技即將開(kāi)源Blockformer語(yǔ)音識(shí)別模型，提升銷售過(guò)程中的會(huì)話智能并助力各行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型
深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別，各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被大家廣泛研究和探索，例如，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network，DNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network，RNN)和端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
目前，主要有三種端到端的模型框架：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳感器(Neural Transducer，NT)，基于注意力的編碼器-解碼器(Attention-based Encoder Decoder，AED)和連接時(shí)序分類(Connectionist Temporal Classification，CTC)。
NT是CTC的增強(qiáng)版本，引入了預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模塊，可類比傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別框架中的語(yǔ)言模型，解碼器需要把先前預(yù)測(cè)的歷史作為上下文輸入。NT訓(xùn)練不穩(wěn)定，需要更多內(nèi)存，這可能會(huì)限制訓(xùn)練速度。
AED由編碼器、解碼器和注意力機(jī)制模塊組成，前者對(duì)聲學(xué)特征進(jìn)行編碼，解碼器生成句子，注意力機(jī)制用來(lái)對(duì)齊編碼器輸入特征和解碼狀態(tài)。業(yè)內(nèi)不少ASR系統(tǒng)架構(gòu)基于AED。然而，AED模型逐個(gè)單元輸出，其中每個(gè)單元既取決于先前生成的結(jié)果，又依賴后續(xù)的上下文，這會(huì)導(dǎo)致識(shí)別延遲。
另外，在實(shí)際的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，AED的注意力機(jī)制的對(duì)齊效果，有時(shí)也會(huì)被噪聲破壞。
CTC的解碼速度比AED快，但是由于輸出單元之間的條件獨(dú)立性和缺乏語(yǔ)言模型的約束，其識(shí)別率有提升空間。
目前有一些關(guān)于融合AED和CTC兩種框架的研究，基于編碼器共享的多任務(wù)學(xué)習(xí)，使用CTC和AED目標(biāo)同時(shí)訓(xùn)練。在模型結(jié)構(gòu)上，Transformer已經(jīng)在機(jī)器翻譯，語(yǔ)音識(shí)別，和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域顯示了極大的優(yōu)勢(shì)。
明略科技集團(tuán)高級(jí)總監(jiān)、語(yǔ)音技術(shù)負(fù)責(zé)人朱會(huì)峰介紹，明略團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)研究了在CTC和AED融合訓(xùn)練框架下，如何使用Transformer模型來(lái)提高識(shí)別效果。
明略團(tuán)隊(duì)通過(guò)可視化分析了不同BLOCK和HEAD之間的注意力信息，這些信息的多樣性是非常有幫助的，編碼器和解碼器中每個(gè)BLOCK的輸出信息并不完全包含，也可能是互補(bǔ)的。(https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.11697)
基于這種洞察，明略團(tuán)隊(duì)提出了一種模型結(jié)構(gòu)，Block-augmented Transformer (BlockFormer)，研究了如何以參數(shù)化的方式互補(bǔ)融合每個(gè)塊的基本信息，實(shí)現(xiàn)了Weighted Sum of the Blocks Output(Base-WSBO)和Squeeze-and-Excitation module to WSBO(SE-WSBO)兩種block集成方法。
Blockfomer with Base-WSBO
SE-WSBO
實(shí)驗(yàn)證明，Blockformer模型在中文普通話測(cè)試集(AISHELL-1)上，不使用語(yǔ)言模型的情況下實(shí)現(xiàn)了4.35%的CER，使用語(yǔ)言模型時(shí)達(dá)到了4.10%的CER。
AISHELL-1是希爾貝殼2017年開(kāi)源的中文普通話語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)，錄音時(shí)長(zhǎng)178小時(shí)，由400名中國(guó)不同地域說(shuō)話人進(jìn)行錄制。該數(shù)據(jù)庫(kù)涉及智能家居、無(wú)人駕駛、工業(yè)生產(chǎn)等11個(gè)領(lǐng)域，被高頻應(yīng)用在語(yǔ)音技術(shù)開(kāi)發(fā)及實(shí)驗(yàn)中，是當(dāng)今中文語(yǔ)音識(shí)別評(píng)測(cè)的權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)之一。
AI Wiki網(wǎng)站Papers With Code顯示，Blockformer在AISHELL-1上取得SOTA的識(shí)別效果，字錯(cuò)率降低到4.10%(使用語(yǔ)言模型時(shí))。
明略科技集團(tuán)CTO郝杰表示，明略的會(huì)話智能產(chǎn)品針對(duì)基于線上企微會(huì)話和線下門(mén)店會(huì)話的銷售場(chǎng)景，語(yǔ)音識(shí)別團(tuán)隊(duì)聚焦美妝、汽車(chē)、教育等行業(yè)的場(chǎng)景優(yōu)化和定制訓(xùn)練，但是也不放松對(duì)通用語(yǔ)音識(shí)別新框架、新模型的探索，Blockformer模型的這個(gè)SOTA效果為語(yǔ)音識(shí)別的定制優(yōu)化提供了一個(gè)高起點(diǎn)，明略即將開(kāi)源Blockformer。
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