深度学习与人类语言处理-语音识别(part2)
上节回顾深度学习与人类语言处理-语音识别(part1)，这节课我们将学习如何将seq2seq模型用在语音识别
LAS
那我们来看看LAS的Encoder，Attend，Decoder分别是什么
Listen
Listen是一个典型的Encoder结构，输入为声学特征\({x^1,x^2,...,x^T}\),输出和输入长度相同，是对声学特征的高阶表示，\({h^1,h^2,...,h^T}\).
我们希望Encoder可以做到以下两件事：
- 提取输入的内容信息
- 移除不同说话者之间的差异，去掉噪音
那Encoder怎么做呢？可以用RNN、CNN、self-attention
通常我们需要对声音信号进行下采样，为什么呢？当然是声音信号太长了，1s的声音信号就有100个向量(上节声学特征部分讲过)，而且相邻的信号之间的差异不是特别大，下采样可以帮助我们有效的进行训练。下图是关于RNN的两个下采样方法
Pyramid RNN将下层每两个隐状态加起来作为下一层，实践证明这种方法还是很有效的。Pooling over time 和Pyramid RNN 很像，不同没有加起来，直接每两个隐状态取一次作为下层输入。
那CNN和self-attention是不是也可以用类似的下采样呢？答案是肯定的。对于CNN常用的变形是TDNN (Time-delay DNN)，不同于传统的CNN做卷积操作时会考虑范围内所有的输入，TDNN相当于只让部分参与了运算，提高效率。
同样，对于self-attention，在机器翻译等任务中每一个位置的输入会看过序列中所有的输入，但是在语音识别中，序列实在太长了，Truncated Self-attention 就是让每一个位置的输入只看窗口范围内的其他输入，窗口大小是一个可以调节的参数，例如可以只看未来4个，看以前的30个。
attention
LAS的attention和机器翻译中的attention并没有什么不同，文献中提到了两种attention计算方法，dot-product attention 和additive attention
- dot-product attention
dot-product attention 将输入\(h\)和\(z\)经过矩阵\(W^h、W^z\)转换，将转换结果进行点积，得到\(\alpha\)
- additive attention
additive attention 将输入\(h\)和\(z\)经过矩阵\(W^h、W^z\)转换，将转换结果相加，经过一个线性变换得到\(\alpha\)
我们来看看LAS的attention具体怎么做的
将\(z^0\)分别和\(h^1,h^2,h^3,h^4\)做attention运算得到\(\alpha ^1 _ 0,\alpha ^2 _ 0,\alpha ^3 _ 0,\alpha ^4 _ 0\)，经过softmax归一化，再将归一化后的结果和\(h^i\)相乘求和得到 \(c^0\)，将 \(c^0\)作为Decoder部分的输入
举个栗子：
讲过attention计算和softmax归一化后，得到的\(\hat{\alpha_0}\)为[0.5,0.5,0.0,0.0]，\(c^0 = \sum\hat{\alpha}^i_0h^i=0.5h^1+0.5h^2\).
Spell
LAS的Listen对应Encoder，Spell对应的就是Decoder，假设Encoder的输入为“cat"，Decoder的每一个时间步对应的输出就是词汇表中每个词的分布，通常会选概率最大的那个作为输出。
刚才是用\(z^0\)计算得到\(c^0\),现在我们用\(z^1\)进行运算，重复attention过程，就得到了\(c^1\),对应的结果如下
完整的Spell流程如下，通常输出结果会用束搜索(beam search),有关beam search 的内容可以自行了解。
Trainging
训练过程有一个重要的不同就是Teacher Forcing。刚才在Spell部分我们说到，一个时刻的输入其实有三个部分（\(c^1,z^0,o^0)\),当前位置的attention结果context向量，上一时刻的隐状态，以及上一时刻的预测输出。但是在training阶段，我们会将\(o^0\)换成真实的上一时刻的输出。假如\(t_0\)预测的输出为\(x\),实际应该输出\(c\),我们会将\(c\)作为下一时刻的输入。这就是Teacher Forcing
那为什么需要Teacher forcing呢？我们来看看如果使用上一时刻预测的输出作为输入会发生什么
假如在\(t_0\)输出了\(x\)，下一时刻机器就会学习在输入为\(x\)时我需要输出\(a\)，然而等到训练的一定回合时，\(t_0\)可以做出正确的预测了，告诉机器输入\(c\)需要输出\(a\),此刻机器已经懵了，刚才不是说\(x\)对应\(a\)吗，那之前的训练就白费了。就开始互掐了。。。
- back to attention
我们在回到之前的attention操作，attention计算得到的context被用于下一时刻的输入（左图），现在还有另一种attention架构，将context直接用于当前时刻的输入（右图）
那么哪一种更有效呢？该用那个呢。第一篇使用seq2seq做语音识别的论文说：我全都要。context向量即作用于当前位置，也作用于下一位置
使用Attention作语音识别真的好吗？
有点杀鸡用牛刀的感觉！为好么呢，我们知道用attention的seq2seq模型首先用在机器翻译上，在翻译任务中，输入和输出没有一致的对应关系，需要attention自己寻找对应的那个词。但是对语音来说输入输出是对应的，有人提出了location-aware attention
LAS —Does it work?
刚开始的时候LAS其实打不过传统模型，后来随着训练集的增加以及各种trick，LAS已经很厉害了。可以看到刚开始的时候，打不过传统模型，2018年google在12500小时的训练集上训练，最终打败了传统模型，并没有使用location-aware attention，而且最重要的是模型变小了，从原来的7.2G变成0.4G
那LAS还有什么问题呢？
LAS采用经典的Encoder和Decoder架构，也就是说，只有在完整的听完一句话之后模型才会输出，那如果我们希望机器在听到声音的同时就输出怎么做呢？我们下节课再讲。
接下来深度学习与人类语言处理-语音识别(part3)
references:
