基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文語音識(shí)別技術(shù)

代 偉，劉 洪

（1.內(nèi)江師范學(xué)院 人工智能學(xué)院，四川 內(nèi)江 641112；2.四川大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，四川 成都 610065）

語音識(shí)別技術(shù)（Automatic voice recognition）是一種將語音信號(hào)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀文本的技術(shù)，是一個(gè)包含了聲學(xué)、語音學(xué)、語言學(xué)、數(shù)字信號(hào)處理理論、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)等眾多學(xué)科交叉的領(lǐng)域.由于語音信號(hào)的多樣性和復(fù)雜性，其信號(hào)質(zhì)量易受環(huán)境、設(shè)備干擾和眾多采集參數(shù)的影響.因此，當(dāng)前語音識(shí)別系統(tǒng)基本上只能在一定的限制條件環(huán)境添加下獲得滿意的性能，或者說只能應(yīng)用于某些特定的場(chǎng)合.同時(shí)，作為提升產(chǎn)品智能化程度的一個(gè)標(biāo)志，語音識(shí)別技術(shù)大量用于生活當(dāng)中，包括語音搜索、智能家居等.

語音識(shí)別首先可分為孤立詞和連續(xù)詞語音識(shí)別，1952 年在美國(guó)貝爾實(shí)驗(yàn)室、1962 年在IBM實(shí)驗(yàn)室都開發(fā)實(shí)現(xiàn)了基于孤立詞（特定的數(shù)字及個(gè)別英文單詞）的語音識(shí)別系統(tǒng)［1］.連續(xù)詞識(shí)別因?yàn)椴煌嗽诓煌膱?chǎng)景下會(huì)有不同的語氣和停頓，很難確定詞邊界，切分的幀數(shù)也未必相同，給連續(xù)語音識(shí)別造成了不小的挑戰(zhàn)［2］.

直到20 世紀(jì)80 年代，研究人員通過引入隱馬爾科夫模型（Hidden markov model，HMM）在語音識(shí)別領(lǐng)域取得了里程碑式的突破［3］.每個(gè)音素用一個(gè)包含6 個(gè)狀態(tài)的HMM 建模，每個(gè)狀態(tài)用高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）擬合對(duì)應(yīng)的觀測(cè)幀［4］，觀測(cè)幀依據(jù)時(shí)間順序?qū)?shù)據(jù)組合成觀測(cè)序列.每個(gè)模型可以生成任意長(zhǎng)度的觀測(cè)序列，訓(xùn)練時(shí)將樣本按音素劃分到具體的模型，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過算法學(xué)習(xí)每個(gè)模型中HMM 的轉(zhuǎn)移矩陣、GMM的權(quán)重以及均值方差等參數(shù).

其后，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的不斷興起，研究人員將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到語音識(shí)別領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入主要是代替GMM 擬合觀測(cè)幀數(shù)據(jù).由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在函數(shù)逼近上的強(qiáng)大能力［5］，語音識(shí)別效果亦有較大提高.上述方法雖然在語音識(shí)別中取得了較好的效果，但基于音素的HMM 模型是依賴于專家知識(shí)人為設(shè)計(jì)和創(chuàng)建的識(shí)別模型，未必反映了語音聲學(xué)的本質(zhì)；其次，模型設(shè)計(jì)較為復(fù)雜且不易理解，不利于研究人員入門和改進(jìn).因此，研究人員一直在實(shí)驗(yàn)其他相關(guān)語音識(shí)別方法，端到端（End-toend）在此時(shí)應(yīng)運(yùn)而生.

End-to-end的語音識(shí)別方法是典型的深度學(xué)習(xí)模型方法，依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征自提取和表示方面的強(qiáng)大能力，不再人為預(yù)設(shè)對(duì)應(yīng)的模型，直接從輸入的語音頻譜圖映射到對(duì)應(yīng)的文本標(biāo)簽，同時(shí)End-to-end的方法不再依賴基于上下文（Context dependent）的狀態(tài)轉(zhuǎn)移和對(duì)齊（Alignment）處理.

本研究在借鑒和改進(jìn)已有的英文端到端識(shí)別方法基礎(chǔ)上進(jìn)行中文語音識(shí)別.首先，將語音信號(hào)分幀并轉(zhuǎn)換為頻譜圖；隨后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network，CNN）在時(shí)間維將頻譜圖進(jìn)行特征提取和壓縮，壓縮之后的特征以時(shí)間維輸入到多層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）進(jìn)行時(shí)序相關(guān)性建模；然后，使用CTC（Connectionist temporal classification）作為損失函數(shù)進(jìn)行誤差反向傳遞，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出單個(gè)漢字.

本文采用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用清華大學(xué)信息技術(shù)研究院語音和語言技術(shù)中心王東等［6］發(fā)布的開放語音數(shù)據(jù)集THCHS30，最終以CCER（Chinese character error rate）作為識(shí)別結(jié)果評(píng)判標(biāo)準(zhǔn).

圖1 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 The structure of the multi-layer neural network

1 頻譜圖MFCC

MFCC 是Mel-frequency cepstral coefficients 的縮寫，其特征提取包含2 個(gè)關(guān)鍵步驟：首先將信號(hào)轉(zhuǎn)化到梅爾頻率，然后進(jìn)行倒譜分析［7］.

1.1 梅爾頻率梅爾刻度是一種常用的語音信號(hào)分析方法，基于人耳對(duì)等距的音高（Pitch）變化的感官判斷而定的非線性頻率刻度.梅爾刻度的濾波器組在低頻部分的分辨率高，跟人耳的聽覺特性是相符的，這也是梅爾刻度的物理意義所在.梅爾頻譜m和頻率f的關(guān)系如下：

在頻譜圖生成過程中，首先，對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換轉(zhuǎn)換到頻域；然后，再利用梅爾頻率刻度的濾波器組對(duì)頻域信號(hào)進(jìn)行切分；最后，每個(gè)頻率段對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)值.

1.2 倒譜分析倒譜分析是在對(duì)時(shí)域信號(hào)做傅里葉變換取對(duì)數(shù)之后，再進(jìn)行反傅里葉變換，可以分為復(fù)倒譜、實(shí)倒譜和功率倒譜，通常語音信號(hào)處理采用功率倒譜［8］.

1.3 MFCC特征處理步驟1）預(yù)加重：高通濾波器處理，補(bǔ)償語音信號(hào)受到發(fā)音系統(tǒng)所壓抑的高頻部分；

2）窗函數(shù)處理：使用漢明窗平滑信號(hào)，會(huì)減弱傅里葉變換以后旁瓣大小以及頻譜泄露；

3）梅爾濾波器處理：將語音信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域，并精簡(jiǎn)信號(hào)在頻域的幅度值，然后進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，本文采用的濾波器組為39 個(gè)；

4）倒譜分析：反傅里葉變換（實(shí)際中常用離散余弦變換），然后通過低通濾波器獲得最后的低頻信號(hào)；

5）差分處理：由于語音信號(hào)是時(shí)域連續(xù)的，分幀提取的特征信息只反應(yīng)了本幀語音的特性，為了使特征更能體現(xiàn)時(shí)域連續(xù)性，因此，在特征維度增加前后幀信息的維度，常用的是一階差分和二階差分.

2 模型結(jié)構(gòu)

本研究采用的網(wǎng)絡(luò)層類型包含CNN 和RNN.CNN用在時(shí)間維上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征自提取和維度壓縮，同時(shí)考慮到RNN 在模型訓(xùn)練時(shí)對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)記憶困難問題，采用改進(jìn)的GRU（Gated Recurrent Unit）結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)時(shí)序建模［9］.

CNN是一種廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域［10］中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，其核心思想是模擬人類視覺特征，認(rèn)為視覺不只是聚焦在感興趣的像素上，還對(duì)其周圍領(lǐng)域的像素產(chǎn)生響應(yīng)，解決了圖像空間相關(guān)性問題［11-12］.同時(shí)，在局部采用共享權(quán)值，以降低模型訓(xùn)練難度，卷積操作具有位移、縮放及其他形式扭曲不變性，極大地降低了CNN 對(duì)目標(biāo)在圖像中的角度、縮放和扭曲的依賴性和敏感度，池化操作對(duì)局部區(qū)域提取顯著性特征，壓縮圖像特征數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)維度，提取有用深層數(shù)據(jù)特征，基本操作如（2）式所示：

RNN是一種廣泛用于時(shí)序數(shù)據(jù)建模的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)［13］，其核心思想為網(wǎng)絡(luò)會(huì)對(duì)前面的信息進(jìn)行記憶并應(yīng)用于當(dāng)前輸出的計(jì)算中，即隱藏層之間的節(jié)點(diǎn)不再無連接而是有連接的，并且隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出，還包括上一時(shí)刻隱藏層的輸出［14］.理論上，RNNs 能夠?qū)θ魏伍L(zhǎng)度的序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理.但是在實(shí)踐中，為了降低復(fù)雜性，往往假設(shè)當(dāng)前的狀態(tài)只與前面的幾個(gè)狀態(tài)相關(guān)，基本操作如（3）式所示：

對(duì)于每一個(gè)隱狀態(tài)s，其輸入包含該時(shí)刻的輸入x（s）以及上一時(shí)刻的隱狀態(tài)h（s-1），輸出y（s）依賴于h（s），w 表示不同輸入輸出之間的權(quán)重值，b 為權(quán)重偏置值.

本文采用1 個(gè)CNN層用于時(shí)間維特征提取和數(shù)據(jù)壓縮，多個(gè)RNN 層用于時(shí)序時(shí)間建模［15］，通過全連接層映射到語音識(shí)別詞典表，全連接層采用softmax作為激活函數(shù)，輸出為對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的概率值.

3 CTC

在傳統(tǒng)的語音識(shí)別模型中，對(duì)語音模型進(jìn)行訓(xùn)練之前，往往都要將文本與語音進(jìn)行嚴(yán)格的對(duì)齊操作［16］.這樣不僅要花費(fèi)人力、時(shí)間，同時(shí)預(yù)測(cè)出的標(biāo)簽只是局部分類的結(jié)果，無法給出整個(gè)序列的輸出結(jié)果，往往要對(duì)預(yù)測(cè)出的標(biāo)簽做一些后處理才可以得到最終想要的結(jié)果.

2016 年，Graves 等［17］提出CTC（Connectionist temporal classification）算法用于解決時(shí)序數(shù)據(jù)的對(duì)齊問題，其核心思想是在標(biāo)注符號(hào)集中不斷加入空白符號(hào)blank，然后利用RNN 進(jìn)行標(biāo)注，最后把blank 符號(hào)和預(yù)測(cè)出的重復(fù)符號(hào)消除.例如標(biāo)簽“_a_bb”和“a_bbbb”最終均被處理為“ab”標(biāo)簽，上述表述中“_”代表blank，是發(fā)音之間的間隔.

對(duì)于給定長(zhǎng)度為T的時(shí)間序列

為網(wǎng)絡(luò)的輸出序列，y（k，t）表示輸出單元k 在t 時(shí)刻被觸發(fā)，即在t時(shí)刻標(biāo)簽為k 的概率.那么，輸入觀測(cè)值在輸出集合（L′）上的時(shí)序數(shù)據(jù)概率分布可表示為（4）式，最終的標(biāo)簽輸出概率為所有可能的路徑之和，如（5）式所示：

4 實(shí)驗(yàn)

本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為THCHS30，實(shí)驗(yàn)環(huán)境操作系統(tǒng)為Ubuntu16.04，處理器為Intel（R）Core（TM）i7-6800K＠ 3.4 GHz，內(nèi)存64 GB，顯卡為2*NVIDIA GTX1080（2*8 GB顯存）.

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)實(shí)現(xiàn)基于Keras1.1.2和Theano 0.8.2 開源框架，程序開發(fā)語言為Python.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)包含以下部分：

1）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證不同的GRU 層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量對(duì)識(shí)別效果的影響；

2）與傳統(tǒng)語音識(shí)別方法（HMM／GMM 和HMM／DNN）的識(shí)別結(jié)果比較；

本文采用的識(shí)別結(jié)果評(píng)斷因子為CCER，為了使識(shí)別出來的詞序列和詞序列真實(shí)值（truth）之間保持一致，需要進(jìn)行替換（S），刪除（D），或者插入（I）某些詞，這些插入、替換、刪除的詞的總個(gè)數(shù)，除以標(biāo)準(zhǔn)的詞序列中詞的個(gè)數(shù)的百分比，定義如（6）式所示：

根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)設(shè)定，本文進(jìn)行了相關(guān)的仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)1 的結(jié)果如表1 所示.

表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Verification of the experimental results based on the neural network structure

針對(duì)已有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，在仿真實(shí)驗(yàn)過程中，本文做了9 組對(duì)比實(shí)驗(yàn)，包含3、5、7 層的GRU 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和與之對(duì)應(yīng)的500、1 000、1 500 個(gè)GRU 神經(jīng)元.表1 中對(duì)應(yīng)的CCER為多次實(shí)驗(yàn)所得的最好識(shí)別結(jié)果，顯存開銷和訓(xùn)練時(shí)間是為了對(duì)比增加GRU網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量對(duì)整個(gè)模型造成的附加影響，其值均為大概值.

由表1 的結(jié)果可知，增加GRU 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量可在一定范圍內(nèi)提升最終的語音識(shí)別效果，由3*500 的15.4%提升到7*1 500的9.7%.在GRU 神經(jīng)元數(shù)量從500 增加至1 000，在各個(gè)GRU層數(shù)量的情況下，最終的CCER 均能提升2%～3%，但是神經(jīng)元數(shù)量從1 000 增加至1 500之后，CCER提升并不如之前的改進(jìn)大，約為0.3%，這個(gè)現(xiàn)象說明1 000 為本文網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)神經(jīng)元的合適選擇值.在增加GRU 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量的同時(shí)，模型訓(xùn)練的顯存和時(shí)間開銷明顯增大，大約為3.5 倍.

在完成上述實(shí)驗(yàn)之后，再基于同一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行一組對(duì)比實(shí)驗(yàn)，對(duì)比本文的端到端語音識(shí)別方法與傳統(tǒng)的HMM／GMM算法和HMM／DNN算法的識(shí)別效果和訓(xùn)練時(shí)間，結(jié)果如表2 所示.

表2 語音識(shí)別對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Comparison of the experimental results based on the different algorithms

從表2 可知，本文所采用的方法在識(shí)別效果上均優(yōu)于傳統(tǒng)的HMM／GMM 算法和HMM／DNN 算法，但是訓(xùn)練時(shí)間上稍遜，但如果采用實(shí)驗(yàn)1 中第8個(gè)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，那么本文的方法在識(shí)別結(jié)果和訓(xùn)練時(shí)間消耗上均優(yōu)于傳統(tǒng)的語音識(shí)別算法.深究訓(xùn)練時(shí)間開銷的原因可知，傳統(tǒng)的HMM／GMM 算法和HMM／DNN算法在使用維特比算法解碼時(shí)消耗了大量的訓(xùn)練時(shí)間，約占50%.在識(shí)別效果和時(shí)間上的優(yōu)勢(shì)也是當(dāng)前端到端語音識(shí)別算法成為主流的根本原因.

5 結(jié)論

本文在傳統(tǒng)語音識(shí)別算法人為設(shè)計(jì)模型較為復(fù)雜，且消耗訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的情況下，借鑒并改進(jìn)端到端語音識(shí)別算法在英文識(shí)別中的結(jié)果，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了適合本文數(shù)據(jù)集的中文語音識(shí)別算法.通過與其他傳統(tǒng)方法的識(shí)別結(jié)果比較，本文所采用的算法在能保證更好的識(shí)別效果的同時(shí)，降低模型訓(xùn)練消耗的時(shí)間；同時(shí)極大地降低了語音識(shí)別技術(shù)對(duì)專家知識(shí)的依賴性，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征自學(xué)習(xí)和建模能力對(duì)數(shù)據(jù)分布進(jìn)行擬合，端到端語音識(shí)別技術(shù)必將成為未來語音識(shí)別的主流技術(shù).

以后，將從增加訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)量、調(diào)整模型訓(xùn)練時(shí)的超參數(shù)等方面入手，進(jìn)一步改進(jìn)本文的模型識(shí)別結(jié)果.