谷歌用新的语音数据扩增技术大幅提升语音识别准确率

2019 年 4 月 24 日 雷锋网

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别老盯着模型，也可以对数据下下功夫。

文 | 杨晓凡

雷锋网 AI 科技评论按：把一段输入音频转换为一段文本的任务「自动语音识别（ASR）」，是深度神经网络的流行带来了极大变革的人工智能任务之一。如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。不过，开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题，其中一方面的难点在于，含有大量参数的语音识别系统很容易过拟合到训练数据上，当训练不够充分时就无法很好地泛化到从未见过的数据。

当对于图像分类任务，当训练数据的数量不足的时候我们可以使用各种数据扩增（data augmentation）方法生成更多数据，提高网络的表现。但是在自动语音识别任务中情况有所不同，传统的数据扩增方法一般是对音频波形做一些变形（比如加速、减速），或者增加背景噪声，都可以生成新的训练数据，起到把训练数据集变大的效果，帮助网络更好地学习到有用的特征。不过，现有的传统音频数据扩增方法会带来明显的额外计算能力开销，有时也避免不了需要使用额外的数据。

在谷歌 AI 的近期论文《SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition》（SpecAugment：一个用于自动语音识别的简单数据扩增方法，https://arxiv.org/abs/1904.08779）中，谷歌的研究人员们提出了一种扩增音频数据的新方法，主要思路是把它看做是一个视觉问题而不是音频问题。具体来说，他们在 SpecAugment 不再直接使用传统的数据扩增方法，而是在音频的光谱图上（音频波形的一种视觉表示）施加扩增策略。这种方法简单、计算力需求低，而且不需要额外的数据。它能非常有效地提高语音识别系统的表现。雷锋网 AI 科技评论根据谷歌技术博客介绍如下。

新的音频数据扩增方法 SpecAugment

对于传统语音识别系统，音频波形在输入网络之前通常都需要编码为某种视觉表示，比如编码为光谱图。而传统的语音数据扩增方法一般都是在编码为光谱图之前进行的，这样每次数据扩增之后都要重新生成新的光谱图。在这项研究中，作者们尝试就在光谱图上进行数据扩增。由于直接作用于网络的输入特征，数据扩增过程可以在网络的训练过程中运行，而且不会对训练速度造成显著影响。

音频波形（时间-振幅）关系转化为梅尔频谱图（时间-梅尔频率），然后再输入网络

SpecAugment 对光谱图的修改方式有：沿着时间方向扭曲，遮蔽某一些频率段的信号，以及遮蔽某一些时间段的发音。作者们选择使用的这些扩增方式可以帮助网络面对时间方向的变形、部分频率信号的损失以及部分时间段的信号缺失时更加鲁棒。这些扩增策略的示意图如下。

图中的梅尔频谱图经过了时间方向扭曲、多个频率段信号遮蔽（横条）以及多个时间段遮蔽（纵向条）。图中的遮蔽程度有所夸张。

作者们在 LibriSpeech 数据集上用实验测试了 SpecAugment 的效果。他们选取了三个语音识别常用的端到端 LAS 模型，对比使用数据扩增和不使用数据扩增的网络表现。自动语音识别模型表现的测量指标是单词错误率（WER），用模型输出的转录文本和标准文本对比得到。在下面的对比试验中，训练模型使用的超参数不变、每组对比中模型的参数数量也保持固定，只有训练模型用的数据有区别（使用以及不使用数据扩增）。试验结果表明，SpecAugment 不需要任何额外的调节就可以提高网络的表现。

在 LibriSpeech 数据集上的测试中，每组测试中经过数据增强（蓝色条）都取得了更低的单词错误率。Test-other 数据集含有噪声，Test-clean 数据集不含有噪声

更重要的是，由于 SpecAugment 扩增后的数据里有故意损坏的部分，这避免了模型过拟合到训练数据上。作者们进行了对比试验如下，未使用数据扩增的模型（棕黄色线）在训练数据集上取得了极低的单词错误率，但是在 Dev-other（有噪声测试集）和 Dev-clean（无噪声数据集）上的表现就要差很多；使用了数据扩增的模型（蓝色线）则正相反，在训练数据集上的单词错误率较高，然后在 Dev-other 和 Dev-clean 上都取得了优秀的表现，甚至在 Dev-clean 上的错误率还要低于训练数据集上的错误率；这表明 SpecAugment 数据扩增方法不仅提高了网络表现，还有效防止了过拟合的发生。

借助 SpecAugment 取得前所未有的模型表现

由于 SpecAugment 可以带来没有过拟合的表现提升，研究人员们甚至可以尝试使用更大容量的网络，得到表现更好的模型。论文作者们进行了实验，在使用 SpecAugment 的同时，使用参数更多的模型、更长的训练时间，他们分别在 LibriSpeech 960h 和 Switchboard 300h 两个数据集上都大幅刷新了此前的最佳表现记录（SOTA）。