基于word2vec的語音識(shí)別后文本糾錯(cuò)

張佳寧，嚴(yán)冬梅，王 勇

(天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 理工學(xué)院，天津 300222)

0 引 言

隨著在線會(huì)議、慕課及自媒體視頻等的興起，離線長(zhǎng)音頻生成字幕的需求呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的以人為主的技術(shù)已經(jīng)不能滿足需求，將語音識(shí)別技術(shù)(automatic speech recognition，ASR)運(yùn)用于字幕制作是大勢(shì)所趨。然而實(shí)際應(yīng)用中，由于環(huán)境噪音、語音質(zhì)量、方言和說話方式以及ASR系統(tǒng)詞匯量等多因素的影響，會(huì)不可避免地導(dǎo)致ASR的錯(cuò)誤[1]。

許多研究人員為降低語音識(shí)別錯(cuò)誤率做了大量研究。Graves A[2]通過增加詞與詞之間的停頓提高正確率；Fujiwara K[3]通過提出一種更適于人發(fā)音的語音字母表改進(jìn)了語音輸入；Che J等通過分析語音識(shí)別錯(cuò)誤的案例，提出一種特有的基于漢語語音、語言特征的文本校正和意圖識(shí)別方法[4]。但這些研究[2-4]都聚焦在短句實(shí)時(shí)識(shí)別，與長(zhǎng)音頻的ASR結(jié)果有很大不同。

Ogawa A等[5,6]提出一種使用深度雙向回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行ASR誤差檢測(cè)和識(shí)別率估計(jì)的方法；Rahhal Errattahi等[7]利用變量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(V-RNN)模型進(jìn)行錯(cuò)誤檢測(cè)和錯(cuò)誤類型分類。但這些研究[5-7]都是針對(duì)分類任務(wù)的，用有限的規(guī)則去約束復(fù)雜多變的語言顯然不合理。

Geonwoo Park等[8]提出一種用于常規(guī)ASR系統(tǒng)的拼寫錯(cuò)誤校正后處理模型，但由于誤識(shí)別詞的候選集僅由語音識(shí)別產(chǎn)生的備選詞構(gòu)成，導(dǎo)致該方法嚴(yán)重依賴ASR的識(shí)別結(jié)果。

針對(duì)上述研究中存在的問題，本文提出一種基于word2vec的糾錯(cuò)方法，即利用word2vec建立語義和語境詞典，使用百度公開的深度語言模型，解決語音識(shí)別后得到的文本與原始音頻不符的問題。

1 基于word2vec的語音識(shí)別后文本糾錯(cuò)

1.1 基于word2vec的語義相似度

計(jì)算機(jī)在處理詞語時(shí)會(huì)用一種數(shù)學(xué)化的形式表示詞語，稱為詞語的向量化。word2vec與獨(dú)熱編碼(One-Hot Encoder)的目的都是把詞映射到n維空間。但不同于One-Hot Encoder，為了防止因?yàn)閿?shù)據(jù)稀疏帶來的維數(shù)災(zāi)難問題，word2vec將詞轉(zhuǎn)化成了稠密向量。

word2vec由Tomas Mikolov等提出[9,10]，它是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型(neural network language model，NNLM)基礎(chǔ)上建立的。word2vec用Huffman樹作為最后一層輸出層，僅考慮“局部上下文”來學(xué)習(xí)有意義的詞向量。

詞在轉(zhuǎn)化為向量時(shí)，意思相近的詞會(huì)被映射到空間中相近的位置。word2vec根據(jù)這一特性，使用夾角余弦[11]來反映詞語間的關(guān)聯(lián)程度。夾角余弦的計(jì)算方法如式(1)所示，空間中的兩個(gè)詞的語義越相似，它們的夾角余弦值也就越接近于1

(1)

式中：W1,W2為詞向量，W1i,W2i分別表示W(wǎng)1,W2的各分量。

在語義上越接近的詞，出現(xiàn)在同一語境的可能性越大，因此本文在進(jìn)行語境檢測(cè)時(shí)使用了基于word2vec的語義相似度計(jì)算方法。

1.2 語境關(guān)鍵詞的提取

情景語境指說話人說話當(dāng)時(shí)當(dāng)?shù)厮幍沫h(huán)境。無論在何種環(huán)境中，某一時(shí)刻的說話內(nèi)容總是圍繞一個(gè)特定主題展開的，本文稱之為語境核心詞(簡(jiǎn)稱核心詞)。如“指針”是C語言的代表，若再提到“繼承”、“友元”、“類”就會(huì)聯(lián)想到C++語言。關(guān)鍵詞是指在特定語境含有特定意義的詞，范圍大于核心詞。

考慮到算法的擴(kuò)展性、用戶友好性，本文參考李躍鵬等[12]的方法，使用預(yù)訓(xùn)練好的word2vec模型結(jié)合少量語境核心詞構(gòu)建關(guān)鍵詞集。

語義相似度表明了詞與詞在語義上的相關(guān)程度，與核心詞在語義上距離比較近的詞，也是對(duì)于整個(gè)語境比較重要的詞。因此，關(guān)鍵詞集由與核心詞語義相似度相近的詞組成。具體計(jì)算方法如式(2)和式(3)

(2)

n_c表示cores中詞的總數(shù)，corei表示核心詞集cores中的第i個(gè)核心詞，wordj表示語料庫中第j個(gè)詞，tmp_KeyScorej表示wordj與核心詞集cores語義相似度的均值

retention_factorsj=tmp_KeyScorej-β

(3)

retention_factorsj表示wordj的保留因子；β是一個(gè)可調(diào)閾值參數(shù)，它限制著retention_factorsj。當(dāng)β值比較大時(shí)，retention_factorsj相應(yīng)就比較小，所對(duì)應(yīng)的wordj被保留在關(guān)鍵詞集的概率也就比較??；反之，則wordj被保留在關(guān)鍵詞集的概率就比較大。

求得詞集后，對(duì)詞集tmp_keys進(jìn)行排序，并將結(jié)果保存到最終的關(guān)鍵詞詞集keyword_set。關(guān)鍵詞詞集keyword_set可以分成兩部分，第一部分由出現(xiàn)在當(dāng)前語境的詞組成，第二部分由未出現(xiàn)在當(dāng)前語境的詞組成。第一部分按照對(duì)糾錯(cuò)的貢獻(xiàn)性又可以劃分成兩組，第一組為對(duì)糾錯(cuò)有貢獻(xiàn)的，第二組為對(duì)糾錯(cuò)沒有貢獻(xiàn)的。關(guān)鍵詞詞集keyword_set中最后真正有用的，只有第一部分中的第一組中所含的詞。在每次查找時(shí)，如果不對(duì)關(guān)鍵詞詞集keyword_set加以約束，詞集中所有詞就都會(huì)被遍歷。這不僅沒有提高糾錯(cuò)正確率，還產(chǎn)生了較高時(shí)間代價(jià)。為了提高查詢關(guān)鍵詞集的效率，參考Salihefendic A等[13]的方法，本文對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行了排名，在糾錯(cuò)時(shí)對(duì)keyword_set中的詞投票，具體計(jì)算方法如式(4)和式(5)

(4)

其中，wi表示待修改文本中第i個(gè)詞，w_pyi表示wi的拼音，keyword_seti表示keyword_set中與w_pyi對(duì)應(yīng)的詞，xi表示待修改文本中第i個(gè)詞的拼音的貢獻(xiàn)度

(5)

其中，word_frei表示keyword_set中的第i個(gè)詞wordi的詞頻；α1、α2是可調(diào)的參數(shù)，表示隨著連續(xù)語音的識(shí)別，word_frei隨著時(shí)間的變化。

更新keyword_set中詞的詞頻后，對(duì)keyword_set中詞進(jìn)行約束，規(guī)定將小于某一閾值的詞停用。

1.3 最終混淆集的生成

1.3.1 深度語言模型

語言模型描述的是在語言學(xué)中詞與詞在數(shù)學(xué)上的關(guān)系，它在文本糾錯(cuò)中起著至關(guān)重要的作用。在過去的自然語言處理中，N-Gram模型因其簡(jiǎn)單、易用、有效的特點(diǎn)，一直發(fā)揮著重要的作用[14]。但是隨著N元文法的增加，模型參數(shù)會(huì)變得很大，對(duì)于長(zhǎng)距離的語境信息不能很好地利用。此外，數(shù)據(jù)稀疏也一直是N-Gram不可避免的問題。DNNLM則是在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上建立的，它不僅比 N-Gram 能利用更多的上下文信息，而且在訓(xùn)練中采用了詞向量，減少了數(shù)據(jù)稀疏性對(duì)于模型的影響。

訓(xùn)練一個(gè)好的語言模型需要十分龐大的正確語料以及一定軟硬件支持。過去這項(xiàng)工作在國(guó)內(nèi)一直由研究者或者相關(guān)領(lǐng)域的企業(yè)所有，市場(chǎng)上很難獲得一個(gè)訓(xùn)練好的模型的接口。2017年百度免費(fèi)開放了依托海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)和最新技術(shù)訓(xùn)練的DNNLM，為研究者提供了一個(gè)實(shí)用便捷的工具。本文在模型中使用DNNLM對(duì)輸入文本中的詞進(jìn)行判斷，從而得出該詞出現(xiàn)在當(dāng)前文本中的概率。

1.3.2 混淆集的縮減

考慮到語音識(shí)別時(shí)一些字的音會(huì)發(fā)生變化，混淆集中的替換詞不能只包含同音詞，初始混淆集需要采用PYCN生成。在采用PYCN生成混淆集時(shí)，由于原始詞拼音的不確定性，使得生成的初始混淆集tmp_con中詞的數(shù)量眾多。例如：使用“雞蛋”生成混淆集時(shí)，最終會(huì)得到“幾單”、“忌憚”等100多個(gè)搜索結(jié)果。而DNNLM為了覆蓋范圍更全面、結(jié)果更合理，模型一般都很大，如果將這些結(jié)果都輸入到模型中進(jìn)行查詢，時(shí)間開銷將會(huì)非常大。為了解決這一問題，本文利用語境知識(shí)縮減混淆集中詞的數(shù)量。本文先從測(cè)試集中選取了85個(gè)測(cè)試實(shí)例，然后又從3個(gè)領(lǐng)域中選取了85個(gè)詞進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1和圖2所示。

圖1 使用NNLM計(jì)算句子得分時(shí)間開銷

圖2 使用word2vec計(jì)算詞語間相似度時(shí)間開銷

圖1是使用DNNLM計(jì)算句子得分的時(shí)間開銷，橫坐標(biāo)表示輸入句子的數(shù)量，縱坐標(biāo)表示使用的時(shí)間，單位為s。圖2是使用word2vec計(jì)算詞語間相似度的時(shí)間開銷，橫坐標(biāo)表示輸入詞的數(shù)量，縱坐標(biāo)表示使用的時(shí)間，單位為ms。

由圖1、圖2可知，使用word2vec計(jì)算80個(gè)詞與詞的語義相似度花費(fèi)的時(shí)間僅為0.0020 s，使用DNNLM查詢80句話的時(shí)間開銷已經(jīng)達(dá)到25 s，計(jì)算語義相似度的時(shí)間開銷要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于計(jì)算語句語言模型得分的。核心詞表示了當(dāng)前語境的主要內(nèi)容，語境中出現(xiàn)的其它詞在理論上不應(yīng)該與核心詞在語義上相距太遠(yuǎn)?？梢?，利用語義詞典查詢?cè)~與詞的語義相似度，將混淆集中與語境相距太遠(yuǎn)的詞篩除，來縮小混淆集中詞的數(shù)量，不僅不影響糾錯(cuò)結(jié)果，還減少了查詢語言模型的次數(shù)，提高了糾錯(cuò)效率。因此，為了減小模糊集的數(shù)量，可以對(duì)tmp_con中的詞與核心詞進(jìn)行語義相似度計(jì)算，從而排除一些不合語境的詞。計(jì)算語境得分的計(jì)算方法如式(6)所示

(6)

tmp_conj表示文本詞集tmp_con中的第j個(gè)元素，con_scorej表示tmp_conj的在當(dāng)前語境的得分。

只要con_scorej的得分小于閾值ε，就認(rèn)為tmp_conj出現(xiàn)在當(dāng)前文本不合理，將tmp_conj從混淆集tmp_con中移除。重復(fù)這一過程，得到最終的混淆集confusion_set，將候選詞依次帶入DNNLM中計(jì)算文本得分，重排序，選出最合適的文本。

1.4 整體流程

整體流程如下。

步驟1 對(duì)輸入的音頻進(jìn)行預(yù)處理，將處理后的音頻輸入語音識(shí)別系統(tǒng)中，將音頻轉(zhuǎn)化成文字。

步驟2 將語音識(shí)別后待處理的文本輸入到糾錯(cuò)檢錯(cuò)系統(tǒng)，對(duì)文本進(jìn)行第一次處理，去除無意義的語氣詞、口頭禪和一些使用語音識(shí)別工具常見的錯(cuò)誤。

步驟3 對(duì)第一次處理后的文本進(jìn)行第二次處理，利用關(guān)鍵詞進(jìn)行檢錯(cuò)糾錯(cuò)，并且更新關(guān)鍵詞詞表。

步驟4 對(duì)第二次處理的結(jié)果進(jìn)行處理，然后利用NNLM對(duì)句子中的每個(gè)詞進(jìn)行打分，將分?jǐn)?shù)明顯區(qū)別于其它詞語的詞添加到“誤識(shí)別”的列表中，對(duì)誤識(shí)別的詞進(jìn)行糾錯(cuò)。

2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

2.1 語義相似度詞庫

訓(xùn)練基于word2vec的語義相似度模型，需要大量語義上正確的文本。語義的基礎(chǔ)詞庫方面，本文使用了維基百科提供的中文語料和網(wǎng)上爬取的新聞?wù)Z料，共有3 G。對(duì)語料進(jìn)行預(yù)處理，使用NLPIR漢語分詞系統(tǒng)進(jìn)行分詞。調(diào)用了Gensim的word2vec模型[15]進(jìn)行訓(xùn)練，得到語義的基礎(chǔ)詞庫。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

在對(duì)算法性能的評(píng)價(jià)中，采用了召回率(Recall，又稱查全率)，準(zhǔn)確率[16](Precision，又稱查準(zhǔn)率)和F1值作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，來判斷模型中算法的有效性。計(jì)算公式見式(7)、式(8)和式(9)

(7)

(8)

(9)

2.3 實(shí) 驗(yàn)

2.3.1 語音識(shí)別

實(shí)驗(yàn)中語音識(shí)別的音頻包括有3個(gè)來源：①現(xiàn)場(chǎng)教學(xué)錄音，《管理學(xué)原理》中“控制”一章的教學(xué)視頻，時(shí)長(zhǎng)為1個(gè)小時(shí)；②遠(yuǎn)程錄播課，“學(xué)習(xí)強(qiáng)國(guó)”和“馬克思主義大講堂”中關(guān)于馬克思主義原理的內(nèi)容，時(shí)長(zhǎng)為50 min；③有聲圖書，《錢不要存在銀行》中的第一、二章內(nèi)容，時(shí)長(zhǎng)為1 h 10 min。語音識(shí)別工具調(diào)用了百度語音的SDK。

如表1語音識(shí)別結(jié)果所示：實(shí)驗(yàn)中把誤識(shí)別詞分成3類：第一類，識(shí)別后詞語拼音沒有發(fā)現(xiàn)變化；第二類，識(shí)別后詞語長(zhǎng)度發(fā)生變化；第三類，識(shí)別后詞語長(zhǎng)度不變，但拼音發(fā)生變化。所選的音頻一是教師在課堂上直接錄制的，雖然語音聽上去吐字清晰，語速也適當(dāng)，但從視頻中分離的音頻仍然含有各種雜音，比如老師的翻書聲、話筒的嘶嘶聲、學(xué)生的竊竊私語聲。語音識(shí)別的最終結(jié)果吞音、吐音現(xiàn)象很明顯，在誤識(shí)別的詞集中，僅有26.24%是替換錯(cuò)誤，例如“就是所有的活動(dòng)、所有的工作都是需要受到控制的，所有的人都需要受到控制，不是說你是領(lǐng)導(dǎo)就不受控制，你是部門主管就不受控制，那不行?！北蛔R(shí)別成了“活動(dòng)，所有的工作是需要適當(dāng)控制的，所有的人都說你是領(lǐng)導(dǎo)就不受控制，你是部門主管就不行。”。所選的第二個(gè)和第三個(gè)音頻則雖然是在安靜環(huán)境下錄制的，但也存在一定雜音。

表1 語音識(shí)別結(jié)果

2.3.2 檢錯(cuò)糾錯(cuò)

實(shí)驗(yàn)中，為了使用核心詞擴(kuò)展關(guān)鍵詞，每個(gè)音頻都選取了5個(gè)對(duì)于它所處語境具有代表意義的詞來構(gòu)建核心詞庫，將每個(gè)核心詞代入word2vec模型中，選擇與核心詞語義最相近的詞，排序去重后構(gòu)建出關(guān)鍵詞集。例如，音頻②的核心詞與部分關(guān)鍵詞見表2。

表2 核心詞與關(guān)鍵詞

為了驗(yàn)證本文所提出方法的有效性，實(shí)驗(yàn)中采用了3種方法進(jìn)行對(duì)比。方法一，傳統(tǒng)2_Gram+3_Gram糾錯(cuò)方法；方法二，沒有使用語境的DNNLM方法；方法三，本文提出的使用語境的DNNLM方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 3種方法的準(zhǔn)確率、召回率以及F1值/%

由表3中3種方法的準(zhǔn)確率、召回率以及F1值可知，本文提出的方法在3個(gè)測(cè)試集上的準(zhǔn)確率、召回率和F1值都要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)N-Gram和未使用語境知識(shí)的DNNLM方法。

通過對(duì)比傳統(tǒng)N-Gram、未使用語境的DNNLM和使用語境的DNNLM得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了本文中使用的深度語言模型在檢錯(cuò)糾錯(cuò)方法的明顯有效性，在此不再分析。對(duì)比使用語境與未使用語境的DNNLM方法，可以驗(yàn)證語境詞對(duì)檢錯(cuò)糾錯(cuò)效果。對(duì)表3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行計(jì)算，(方法三數(shù)據(jù)-方法二數(shù)據(jù))/方法二數(shù)據(jù)，得到見表4。

使用語境的糾錯(cuò)方法對(duì)比未使用語境的，其準(zhǔn)確率、召回率、F1值都有了較大提高。由表4結(jié)果可得：在使用語境知識(shí)后，測(cè)試集中語句的原始結(jié)構(gòu)被打亂，進(jìn)一步定位了句子的范圍，為后續(xù)使用深度語言模型進(jìn)行檢錯(cuò)奠定了基礎(chǔ)，從而提高了算法檢錯(cuò)糾錯(cuò)能力。

表4 使用語境與未使用語境的DNNLM實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比/%

為了驗(yàn)證利用語境詞典可以提高糾錯(cuò)效率，分別對(duì)使用了語境詞典和沒有使用語境詞典兩種情況的時(shí)間進(jìn)行了差值計(jì)算，時(shí)間提高的計(jì)算方法見式(10)

Time_difference=no_use_time-use_time

(10)

no_use_time表示沒有使用語境詞典查錯(cuò)糾錯(cuò)花費(fèi)的時(shí)間，use_time表示使用了語義詞典查錯(cuò)糾錯(cuò)花費(fèi)的時(shí)間。

實(shí)驗(yàn)中隨機(jī)從測(cè)試集中選取了86個(gè)例子。圖3為有、無語境知識(shí)進(jìn)行文本糾錯(cuò)的時(shí)間差，橫坐標(biāo)表示輸入句子的數(shù)量，縱坐標(biāo)表示沒有使用語境知識(shí)和使用語境知識(shí)進(jìn)行文本糾錯(cuò)的時(shí)間差，單位是s。從圖3中可知，在利用DNNLM檢錯(cuò)糾錯(cuò)時(shí)，利用語境知識(shí)比沒有利用語境知識(shí)快了600 s。對(duì)3個(gè)測(cè)試集進(jìn)行計(jì)算效率的測(cè)試，音頻①、音頻②和音頻③的時(shí)間差分別為721 s，367 s，541 s。語境知識(shí)可以有效地提高檢錯(cuò)糾錯(cuò)效率，尤其在語句比較長(zhǎng)的情況下，語境知識(shí)可以很好地縮減混淆集的規(guī)模，從而將文本糾錯(cuò)的速度大幅提高。

圖3 有無語境知識(shí)的時(shí)間差

2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

在2.3的實(shí)驗(yàn)中，使用了最新的ASR技術(shù)對(duì)長(zhǎng)音頻文件進(jìn)行語音識(shí)別后文本糾錯(cuò)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：對(duì)于上文中現(xiàn)場(chǎng)教學(xué)、遠(yuǎn)程錄播和有聲圖書音頻在ASR下產(chǎn)生的文本，本文提出的基于word2vec的糾錯(cuò)方法，相比于使用傳統(tǒng)語言模型的方法和不使用語境信息的糾錯(cuò)方法，不僅能夠提高糾錯(cuò)的準(zhǔn)確率、召回率和F1值，還能通過縮減混淆集中詞的數(shù)量，提高計(jì)算的效率。

在實(shí)驗(yàn)中，還發(fā)現(xiàn)以下3種情況。第一，說話人在講課、演講、發(fā)言時(shí)的說話方式與朗讀新聞或者文學(xué)著作時(shí)是有差別的。在識(shí)別這些偏口語化的長(zhǎng)音頻時(shí)，在查錯(cuò)階段，語言模型會(huì)查出許多本身不是錯(cuò)誤，但不是很書面的詞的“錯(cuò)”。第二，說話人在說話時(shí)，其語速、音調(diào)在不同時(shí)刻可能是不一樣的，致使語音識(shí)別時(shí)會(huì)因?yàn)橐纛l信號(hào)的突然改變而出現(xiàn)吞音、吐音的現(xiàn)象，從而使識(shí)別后的詞與原始詞存在較大差別，使得測(cè)試集中很多錯(cuò)誤實(shí)驗(yàn)方法檢測(cè)不出來。這為后期文本糾錯(cuò)帶來了一定的挑戰(zhàn)。第三，不同地域語言發(fā)音存在差異，相同詞語在不同地域的讀音也會(huì)略有差異。

由于存在以上3種情況，即使使用最新的ASR技術(shù)，識(shí)別后的文本也已經(jīng)和原始文本有了很大出入，而本文的實(shí)驗(yàn)分析是采用原始文本作為正確文本的對(duì)比樣本，所以，雖然與其它方法相比，準(zhǔn)確率與召回率都有了較大提高，但其絕對(duì)值仍然比較低，需要繼續(xù)提高ASR水平。

3 結(jié)束語

本文從現(xiàn)有ASR技術(shù)出發(fā)，提出一種基于word2vec的語音識(shí)別后文本糾錯(cuò)方法。主要貢獻(xiàn)點(diǎn)：①提出使用公開深度語言模型進(jìn)行檢錯(cuò)；②提出結(jié)合少量語境核心詞利用word2vec生成關(guān)鍵詞集；③提出使用word2vec縮減混淆詞集數(shù)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文提出的方法，對(duì)不同類型、不同領(lǐng)域的長(zhǎng)音頻語音識(shí)別后文本糾錯(cuò)是有效的，對(duì)實(shí)際應(yīng)用中長(zhǎng)語音的語音識(shí)別有一定現(xiàn)實(shí)意義。

盡管如此，長(zhǎng)音頻的語音識(shí)別后文本糾錯(cuò)仍然有很大提升空間，今后的研究可以將個(gè)人化發(fā)音特色加入PYCN方法中，考慮個(gè)性化的混淆集生成方法。