课程笔记：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P5)
原创 · 作者 | 阿芒Aris
学校 | 北京理工大学
研究方向 | 自然语言处理
语音辨识模型2、3、4、5：
CTC 、RNN-T（&RNA）、Neural Transducer、MoChA
承接上文，LAS模型效果虽然足够出色且端到端保证了模型的大小足够小，但问题是无法进行online的语音辨识，在LAS中要进行整个数据的attention，只有在整个语音读完后才能进行辨识，而CTC便是解决这个问题的一种模型。
Model 2：CTC (Connectionist Temporal Classification)
[Graves, et al., ICML’06]
CTC可以说是只有Encoder，在做encoder时要选一些可以做online语音辨识的Encoder，比如说uni-directional RNN 单向RNN，而如果是双向的话要输入整个句子。而单方向的RNN可以输入x1 输出h1等等。在得到h后，将h输入到Linear Classifier，将h乘上一个矩阵再做softmax得到一个所有token的distribution。输入h1产生第一个结果，输入h2产生第二个结果，可以做online的，依此类推。
但注意，我们输入的x是acoustic features，它所代表的声音讯号非常小，仅10ms。这一小个feature不一定是一个token，故我们加入一个特别的token，𝜙 （拼音：nuo 四声），代表暂时不知道的。
对CTC而言，
I 输入 输出
输入：T个acoustic features
输出：T个tokens(假设没有down sampling)
特别地，语音辨识中并没有nuo这个东西，在输出时，将这T个tokens做一下后处理，将相邻重复的tokens去重，再将nuo的部分空格，示例可见上图。
II Training时的问题
假设我们输入 “好棒”的语音讯号acoustic features的 4个tokens x1-x4, 但对应的y1-y4 tokens到底那里应该是nuo呢？哪里是重复的呢？
而我们要自己制造这样的输出，这种方式就叫做alignment。
如 好棒 的输入 是 x1 x2 x3 x4的声音讯号，输出可以自己构造为 𝜙 好 𝜙 棒(那其他种，如 好𝜙棒棒等等也是可以的。alignment有很多种方式)，那我们该选那一种alignment呢，全都要，穷尽所有的alignment下一节会讲。
III Result
表中数值是错误率，越小越好
单纯的CTC效果并不尽如人意，但加上后处理和语言模型后，效果超过了Encoder-Decoder的LAS
IV Issue
CTC的问题在于，如果输入的连续的ccc语音，如果第一个token产生的是c 第二个是𝜙，则之后无论怎样生成都是错误的，因为第二个生成的𝜙会直接变成两个或多个字
V Combination
LAS的结构中加入CTC，Encoder的部分同时做listen和CTC，做两个loss。
Model 3：RNN-T (RNN Transducer)
[Graves, ICML workshop’12]
I RNA (Recurrent Neural Aligner)
[Sak, et al., INTERSPEECH’17]
在将RNN-T之前，先了解一个RNN-T后续的模型RNA (Recurrent Neural Aligner)
在CTC的“decoder”是一个linear classifier，对每一个encoder生成的结果h都将直接输出一个token，各自独立。能不能不要独立，可以，将CTC的linear classifier换成RNN 、LSTM就可以，这就是RNA做的事请。到目前为止，我们看到的CTC或RNA都是吃一个输入。有没有可能，输入一个vector输出多个token，一种方法可以通过th当作一个token，可以自己加token。但对模型而言，我们是希望模型直接解决这个问题，另一种方法****RNN-T可以帮助我们解决这个问题。
II RNN-T 一般结构
上图左侧是RNA的结构，而右侧便是RNN-T的结构。
RNN-T看到一个输入以后，一直输出直到输出𝜙为止。如图所示，输入一个ht，RNN-T可以先 生成一个t，再生成一个h，直到𝜙（give me next frame）。
具体而言，我们先有一个来自Encoder的ht，丢给decoder，decoder先输出一个t，然后输出h，之后没有可生成的了，就输出 𝜙。Encoder就会再提供下一个ht+1，同样处理。
th 𝜙 e 𝜙 𝜙 _ 𝜙 = th e _
提问：在给RNN-T一共 T 个h，最终会生成多少个 𝜙 呢？（思考一下再看下面）
答案：T个 𝜙 ，因为每当生成一个 𝜙 就相当于告知模型 我们要处理下一个h了，故输入T个h，会依次输出T个𝜙。
由此，我们在构造数据集的输出时，假设我们的输入经过Encoder会有T个h(hidden state) ，则我们构造的输出也应该有T个 𝜙 ，举例：输入语音 “好棒” Encoder后得到 h1 h2 h3 h4 的h后，我们要构造的生成结果可为 𝜙1好 𝜙2棒 𝜙3 𝜙4（一定要包含和h数量一样的𝜙，且后处理𝜙后的结果是我们的输入“好棒”），同样，RNN-T也就有和CTC一样的alignment问题，怎样构造所有可能的alignment？我们下一节会讲。
III RNN-T 再加 RNN
实际RNN-T会另外训练一个RNN，这个RNN很像一个Language Model，我们另外训练一个RNN，这个RNN会看，如果前面有输出token(注意，不包含𝜙)，就把那些token丢到这个RNN里面去。
具体而言，现在丢入一个ht，decoder输出一个t，这个t就会输入到RNN里面来决定下一个decoder token的输出（上图红线）。这样，虽然我们在同样输入ht时，在生成t之后，再进行生成时是会受到生成t的影响，即使输入的都是同样的ht，但加了经过RNN的t后 生成h的输入部分便有所不同了。
问题，1 我们为什么要新训练一个RNN，而不是像上面一般的RNN-T？。2 这个新的RNN会无视𝜙，而我们为什么要无视这个𝜙？
理由：首先，这个RNN是一个language model，它只看token当作输入，因此我们可以先通过大量的文字来预训练这个RNN，因为这些文字里没有𝜙这种东西。其次，更本质的，这一步是必要的，RNN-T在训练时要穷举所有的alignment，而要实现穷举所有的alignment的算法是需要模型内部有一个无视𝜙的，该算法下节会讲。为了训练而设计的。
Model 4: Neural Transducer
[Jaitly, et al., NIPS’16]
上面讲的CTC、RNA、RNN-T 都是只读一个h进来进行输出，感觉效率不高，而Neural Transducer一次读一段长度为W的h，之后在这个区域内做attention，由attention来决定选择读哪些进入RNN输出。
具体而言，请看下图
那这个window该多大呢，在Neural Transducder文献里作者给出了4种attention的window对错误率的影响。
no-attention
DOT-Attention
MLP-Attention
LSTM-Attention ：也是一种Location-aware attention
Model 5: MoChA (Monotonic Chunkwise Attention)
[Chiu, et al., ICLR’18]
在Neural Transducer 模型中window大小是固定的，而在MoChA里面有一种方式，类似于attention，也是 给它两个vector：z0和h依次输出 yes/no，yes就是把window放在这里。
注意这是binary的，该怎么微分呢，请详见论文。
Summary
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