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Kaldi语音识别
1.声学建模单元的选择
1.1对声学建模单元加入位置信息
2.输入特征
3.区分性技术
4.多音字如何处理？
5.Noise Robust ASR
6.Deep Learning[DNN/CNN替换GMM]
7.在手机等资源受限设备
author:Feiteng
Email:lifeiteng0422@gmail.com
date:2014/08/10
Kaldi训练脚本针对不同的语料库，需要重写数据准备部分，脚本一般放在conf、local文件夹里；
conf放置一些配置文件，如提取mfcc、filterbank等特征参数的配置，解码时的一些参数配置
local一般用来放置处理语料库的数据准备部分脚本 > 中文识别，应该准备：发音词典、音频文件对应的文本内容和(文件标注)一个基本可用的语言模型(解码时使用)
注：一般情况下，在模型训练阶段LM对ASR的参数训练没有影响，即不影响GMM、HMM、DNN/CNN的参数值；使用区分度模型训练会有影响[生成Lattice候选]
1.声学建模单元的选择
全音节[是否带声调]、声韵母[是否带声调]、音素？
> 带声调的声韵母作为建模单元是比较常见的中文识别选择，也有一些文章指出，使用更细化的phones 集可以有更多的性能提升：
中文连续语音识别系统音素建模单元集的构建——包叶波等
基于发音特征的汉语普通话语音声学建模——颜永红等
基于发音特征的汉语声调建模方法及其在汉语语音识别中的应用——刘文举等
1.1对声学建模单元加入位置信息
For instance, we'd have:
AA AA_B AA_E AA_I AA_S
for (B)egin, (E)nd, (I)nternal and (S)ingleton
and in the case of silence
SIL SIL SIL_B SIL_E SIL_I SIL_S
仍然要注意，中英文的差别，中文声学建模单元可能不含有全部的_B _E _I _S
2.输入特征
MFCC、fbank、PLP
使用对角协方差矩阵的GMM由于忽略了不同特征维度的相关性，MFCC更适合用来做特征
DNN/CNN可以对更好的利用这些相关性，把MFCC的DCT省略，使用fbank特征可以更多地降低WER
tips: Deep Learning更多是实验性质，解释多半是迎合实验现象
甚至直接从语音波形图上直接提取特征
IBM-Tara N. Sainath-2014-IMPROVEMENTS TO FILTERBANK AND DELTA LEARNING
Tara N. Sainath发表了一系列的CNN on Speech的文章，我觉得质量是CNN on Speech的文章中最好的
中文是带声调的语言，声调不同，差别很多，因此可以在特征上加入声调信息
2014-A DNN-BASED ACOUSTIC MODELING OF TONAL LANGUAGE AND ITS APPLICATION TO MANDARIN PRONUNCIATION TRAINING
2014-AUTOMATIC PHONETIC SEGMENTATION IN MANDARIN CHINESE BOUNDARY MODELS, GLOTTAL FEATURES AND TONE
Noise Robust feature？
LiDeng2013-An Overview of Noise-Robust Automatic Speech Recognition
3.区分性技术
区别特征提取：LDA、MLLR、SAT、fbMMI
区分度模型训练：MMI、MPE、MCE、smbr
经验：并不是所有区分性技术都有正面效果
4.多音字如何处理？
假设我们的文本标注如下：
spk001 我们 的 作品 为 第一名
发音词典如下：
的 d e0
的 d e4
的 d i2
为 w ei2
为 w ei4
的和为都是多音字，那么在模型训练阶段如何根据标注spk001联合phones的HMM模型呢？
有两种解决策略：
①唯一化处理：更改文本标注和发音词典，将多音字唯一化标注
如：
的1 d e0
的2 d e4
为1 w ei2
为2 w ei4
spk001 我们 的1 作品 为1 第一名
这样做的话，我们在解码阶段需要去除发音词典中的标识1、2，从而不会在解码结果中引入多余的1、2
②自动处理：Kaldi可以将多种选择(多音)编入spk001的fst，在Align阶段根据音频特征选择phone的标号
这种处理可能不够精确，ML本来就不能100%准确，这点让人悲伤；
不过可能语料库的发音人并不能对所有的多音字都发正确的音，
如果使用①需要校对每一个含有多音字的音频发音，人工大大的；
英语单词也存在多音字，不过相比中文少得多，可参考：冯志伟-汉语拼音音节的歧义指数
5.Noise Robust ASR
从特征提取、模型层面把噪声考虑进去 可参考：
综述文章：LiDeng2013-An Overview of Noise-Robust Automatic Speech Recognition
6.Deep Learning[DNN/CNN替换GMM]
这一步“需要”先训练一个HMM+GMM，然后获得wav文件的alignment，即每一帧对应的phone->state
这样我们就为DNN准备好了 train.data train.label
注：我们可以使用为GMM提取的特征，也可以重新从wav提取特征，需要注意的是窗口大小、帧移要与alignment匹配；
通常提取fbank特征作为DNN的输入，而且组合当前帧左右相邻的n帧成 2n+1帧特征作为输入
Dropout、ReLU
关于Dropout我在TIMIT做了不下20组实验，才看到WER的下降，更绝大多数文章的描述并不相同；
ReLU做了几组实验，没看到更低的WER，有待继续。
CNN
根据实验CNN相比DNN会有5%-10%的WER下降，卷积层不同的实现[FFT vs 矩阵乘积]性能会有差异，这一层计算量略大
Tara N. Sainath发表了一系列的CNN on Speech的文章，我觉得质量是CNN on Speech的文章中最好的
直接HMM+DNN混合训练
参考：2014-google-GMM-FREE DNN TRAINING
其他
SVD低秩逼近W矩阵
7.在手机等资源受限设备
参考 雷欣 的两篇文章，针对数值存储、模型等做优化，在资源暂用与识别率下降方面做权衡
1.2013-Accurate and Compact Large Vocabulary Speech Recognition on Mobile Devices
2.FINE CONTEXT, LOW-RANK, SOFTPLUS DEEP NEURAL NETWORKS FOR MOBILE SPEECH RECOGNITION