Chapter1-3_Speech_Recognition(CTC, RNN-T and more)

文章目录

- 1 CTC
- 2 RNN-T
- 3 Neural Transducer
- 4 Monotonic Chunkwise Attention
- 5 小结

本文为李弘毅老师【Speech Recognition - CTC, RNN-T and more】的课程笔记，课程视频youtube地址，点这里👈(需翻墙)。

下文中用到的图片均来自于李宏毅老师的PPT，若有侵权，必定删除。

文章索引：

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下篇 - 1-4 HMM

总目录

1 CTC

CTC源于论文Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented
Sequence Data with Recurrent Neural Networks，是用来训练RNN的一种方法，它被广泛应用于一些标签未与输入对齐的任务中，如语音识别、图像文本识别等等。说简单点，就比如我们今天有一段语音"Hello"，然后我们的标签一般来说只会是"Hello"这样几个字符，从标签中，我们无法知道语音的哪几秒对应了"H"，哪几秒对应了"e"。所以当我们的Encoder输出一个长度和输入相等为 $T$ 的序列时，我们没法和标签对齐，也就没法去算这个loss。当然，我们可以再加一个RNN的decoder来解决问题，但我们也可以减小一些模型的大小，直接利用CTC来处理Encoder的输出。

没错，利用CTC来计算loss的话，我们只需要Encoder就可以了。不过这个时候，我们每个time step的输出要比vocabulary的size大1，这多出来的一个就是CTC需要的间隔符，这里记作 $ϕ\phi$ 。
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这个 $ϕ\phi$ 是我们人为加进去的，出现在模型输出的结果中，但不应该出现在最终得到的结果当中，因为vacabulary里是没有这个 $ϕ\phi$ 的。所以，在解析模型输出结果的时候，我们定义了如下两条规则：

首先合并所有的相邻重复字符
然后去除掉所有的 $ϕ\phi$

哦，对了，还有一条规则，这个是在构建模型和数据集的时候需要注意的：

label的长度必须不大于模型输出的长度

实际情况下，label的长度最好是远小于模型输出的长度，因为label中有重复字符的话，模型的输出就必须加入额外的 $ϕ\phi$ 才可能解析出和label一样的结果。

如下是几个转化的例子：
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从上面的例子也不难推断出，模型不同的输出也可以得到相同的结果，比如下图左边的三种输出都可以解析得到相同的文字。CTC在训练的时候会去穷举所有可能的对齐方式。
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也正是因为CTC的这些特性，模型classifier(第一张图☝️)的每一个time step的最终输出结果是独立的，在面对有很多重复的输入时，CTC很容易坏掉。

为了解决这个问题，有人提出了一种叫做RNA(Recurrent Neural Aligner)的方法。它就是把CTC独立的classifier换成了一个RNN就结束了。这样模型在输出token的时候，就可以参考前面的输出了。
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不过，这样还有一个问题，就是面对一个输入，需要有多个输出的时候，该怎么办？比如“th”的发音只有一个音节，但是输出却有两个字母。这个时候就轮到RNN-T出场了。

2 RNN-T

RNN-T出自论文Sequence Transduction with Recurrent Neural Networks。它在RNA的基础上做了改进，解决了上述一对多的问题。它的改进在于，每个time step产生输出的时候，一直要等到模型输出了 $ϕ\phi$ ，才会继续去看下一个time step的内容，如下图所示。
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所以，RNN-T的运算流程是长这个样子的。输入sequence的长度有多长，那么就会产生多少个 $ϕ\phi$ 。
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而实际的RNN-T，还会再多做一步，就是它会以输出的token为输入，加了一个RNN的模型去影响输出的token，如下图所示。不过，这个RNN会无视 $ϕ\phi$ 。
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这里多加入的RNN模型可以看成一个language model，可以先单独train好再拿进来。

3 Neural Transducer

Neural Transducer又继续做了优化，就是每次不是只看一个time step的hidden state来进行输出，而是看一个长度为 $w$ 的窗口内的hidden states来做attention，之后再塞进RNN里去得到token，输出 $ϕ\phi$ 后再看下一个窗口。这个有些细节我也没去细看，李老师也只是略讲了一下，这里就当了解一下吧。
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