多說話者自動語音辨識的無對齊訓練

מושגי ליבה

提出一種無需依賴外部ASR系統的對齊資訊的多說話者自動語音辨識方法，能夠以標準的RNN Transducer架構同時辨識多個說話者的語音。

תקציר

本文提出了一種新的多說話者自動語音辨識方法 (MT-RNNT-AFT)，能夠在不依賴外部ASR系統的對齊資訊的情況下進行訓練。MT-RNNT-AFT採用標準的RNN Transducer (RNNT)架構，並引入提示符號來指示每個說話者在語音混合中的出現順序。在訓練時，每個說話者的目標標籤都會在開頭加上相應的提示符號。這樣可以避免依賴準確的時間對齊資訊，大大簡化了訓練過程。

在推理時，MT-RNNT-AFT可以以先進先出的方式同時辨識所有說話者的語音,只需要進行一次編碼器處理。解碼器可以通過批處理的方式同時辨識所有說話者的語音,因為使用了相同的參數。這樣大大降低了計算成本,相比於需要為每個說話者單獨進行編碼器處理的方法有顯著優勢。

此外,作者還提出了一種自我知識蒸餾的方法,利用單說話者和多說話者的並行數據來進一步提升MT-RNNT-AFT的性能。實驗結果顯示,MT-RNNT-AFT在離線和流式模式下都能達到與目前最先進方法相當的性能,同時大幅簡化了訓練過程。

סטטיסטיקה

多說話者語音混合的延遲時間是從0.5秒到語音長度的隨機值。
每個說話者的目標標籤在開頭加上提示符號或。

ציטוטים

無

תובנות מפתח מזוקקות מ:

Alignment-Free Training for Transducer-based Multi-Talker ASR

by Takafumi Mor... ב- arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.20301.pdf

שאלות מעמיקות

如何進一步提升MT-RNNT-AFT在流式模式下的性能?

要進一步提升MT-RNNT-AFT在流式模式下的性能，可以考慮以下幾個策略：

增強上下文信息的追蹤：目前的MT-RNNT-AFT在流式模式下缺乏跨塊的說話者信息追蹤機制。可以引入一種機制來記錄每個說話者的活動狀態，這樣在處理下一個輸入塊時，模型能夠更好地理解說話者的出現順序和持續時間。

擴展看前框架：增加模型的看前框架大小，使其能夠在解碼時考慮更長的上下文，這樣可以減少因靜音或其他說話者的干擾而導致的刪除和插入錯誤。

改進知識蒸餾（KD）策略：在流式模式下，進一步優化KD的應用，利用更精細的框架級別的偽標籤，這些標籤不僅包含後驗概率，還包括說話者的活動信息，以提高模型的穩定性和準確性。

集成外部語言模型（LM）：在流式解碼過程中，利用內部語言模型估計（ILME）來增強語言模型的整合，這樣可以提高語音識別的準確性，特別是在多說話者的情境下。

如何在MT-RNNT-AFT中引入說話者身份信息,以提升辨識效果?

在MT-RNNT-AFT中引入說話者身份信息可以通過以下方式實現：

使用說話者嵌入：在模型的輸入中加入說話者嵌入向量，這些向量可以在訓練過程中學習到，並能夠幫助模型識別不同說話者的特徵。這樣，模型在解碼時可以根據說話者的身份信息來調整其預測。

擴展提示標記：除了目前的提示標記（如和），可以為每個說話者引入獨特的標記，這樣在生成混合語音的過程中，模型能夠更清楚地識別每個說話者的身份，從而提高辨識的準確性。

多任務學習：將說話者識別作為一個輔助任務進行訓練，這樣模型在學習語音識別的同時，也能學習到說話者的特徵，進一步提升辨識效果。

MT-RNNT-AFT是否可以應用於多於兩個說話者的情況?

是的，MT-RNNT-AFT可以應用於多於兩個說話者的情況。具體來說：

擴展提示標記：對於多於兩個說話者的情況，可以為每個說話者引入相應的提示標記（如、等），這樣模型在處理混合語音時能夠識別更多的說話者。

調整訓練過程：在訓練過程中，根據說話者的數量生成相應的目標標籤，並確保模型能夠同時處理多個說話者的語音輸入。

增強模型架構：可能需要對模型架構進行調整，以支持更多的說話者輸入和輸出，這樣可以確保模型在多說話者情境下的性能不會下降。

通過這些方法，MT-RNNT-AFT能夠有效地擴展到多於兩個說話者的語音識別任務中。