在無需明確微調 Whisper 模型的情況下，透過上下文偏差改進特定領域自定義詞彙的音頻轉錄

核心概念

本文提出了一種基於上下文偏差的方法，用於改進 OpenAI Whisper 模型在特定領域自定義詞彙上的音頻轉錄準確性，而無需進行明確的模型微調或參數調整。

摘要

Whisper 模型的上下文偏差改進特定領域詞彙的音頻轉錄

標題：在無需明確微調 Whisper 模型的情況下，透過上下文偏差改進特定領域自定義詞彙的音頻轉錄
作者：Vishakha Lall, Yisi Liu
機構：新加坡理工學院海事安全卓越中心

本研究旨在解決 OpenAI Whisper 語音辨識模型在處理特定領域自定義詞彙時，由於缺乏大量標註數據而難以進行模型微調的問題。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Contextual Biasing to Improve Domain-specific Custom Vocabulary Audio Transcription without Explicit Fine-Tuning of Whisper Model

by Vishakha Lal... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18363.pdf

深入探究

在處理多語言或帶有方言的語音數據時，如何有效地應用和評估上下文偏差方法？

在處理多語言或帶有方言的語音數據時，上下文偏差方法的應用和評估需要考慮以下幾個方面：
1. 多語言偏差列表構建:

獨立列表: 為每種語言或方言創建獨立的偏差列表，確保每個列表都包含該語言或方言的特定詞彙和表達方式。
共享列表: 提取多種語言或方言的共同詞彙和表達方式，構建共享的偏差列表，可以提高模型在資源不足的語言或方言上的性能。
層次化列表: 根據語言或方言的相似性，構建層次化的偏差列表，例如，可以將同一語系下的語言或方言歸類到一起，共享部分詞彙和表達方式。
2. 多語言或方言的聲學建模:

多語言訓練數據: 使用包含多種語言或方言的訓練數據，可以提高模型對不同口音和發音變化的魯棒性。
方言自適應技術: 採用方言自適應技術，例如，基於特徵的變換或模型適應，可以針對特定語言或方言進行微調，進一步提高識別準確度。
3. 評估指標:

語言或方言特定的詞錯誤率（WER）: 分別計算每種語言或方言的詞錯誤率，可以更精確地評估模型在不同語言或方言上的性能。
跨語言或方言的評估: 使用跨語言或方言的測試集，可以評估模型在不同語言或方言之間的泛化能力。
4. 其他策略:

數據增強: 使用數據增強技術，例如，語音速度擾動、音調調整等，可以增加訓練數據的多樣性，提高模型的泛化能力。
多模型融合: 訓練多個針對不同語言或方言的模型，並通過模型融合技術，例如，加權平均或投票机制，可以結合多個模型的優勢，提高整體識別性能。
總之，在處理多語言或帶有方言的語音數據時，需要綜合考慮偏差列表構建、聲學建模和評估指標等多個方面，才能有效地應用和評估上下文偏差方法，提高語音識別系統的性能。

除了 TCPGen 之外，還有哪些其他上下文偏差技術可以用於提高 Whisper 模型在特定領域的性能？

除了 TCPGen，以下幾種上下文偏差技術也可以用於提高 Whisper 模型在特定領域的性能：

詞彙偏差（Vocabulary Biasing）:

原理: 調整 Whisper 模型解碼器輸出層的 softmax 概率分布，提高特定領域詞彙的出現概率。
方法: 可以使用 WFST (Weighted Finite State Transducer) 或簡單地在 softmax 層添加特定領域詞彙的偏差項。
優點: 簡單易於實現，計算成本低。
缺點: 需要預先定義好特定領域詞彙列表，對於未出現的詞彙效果有限。

基於提示的偏差（Prompt-based Biasing）:

原理: 在輸入語音信號的同時，將特定領域的文本信息作為提示輸入到 Whisper 模型中，引導模型生成更符合特定領域的文本。
方法: 可以將特定領域的關鍵詞、短語或句子作為提示，與語音信號一起輸入到 Whisper 模型的編碼器中。
優點: 可以靈活地引入特定領域的先驗知識，不需要修改模型結構。
缺點: 提示信息的選擇和設計對模型性能影響較大，需要一定的經驗和技巧。

基於知識圖譜的偏差（Knowledge Graph-based Biasing）:

原理: 利用特定領域的知識圖譜，提取與當前語音識別結果相關的實體和關係信息，作為額外的上下文信息輸入到 Whisper 模型中，提高識別結果的準確性和一致性。
方法: 可以使用實體鏈接技術將語音識別結果中的實體與知識圖譜中的實體進行關聯，並利用圖神經網絡等技術提取相關的上下文信息。
優點: 可以有效地利用特定領域的結構化知識，提高識別結果的語義理解能力。
缺點: 需要構建和維護特定領域的知識圖譜，成本較高。

多任務學習（Multi-task Learning）:

原理: 將特定領域的語音識別任務與其他相關任務（例如，命名實體識別、語義角色標註等）聯合訓練，利用多個任務之間的共享信息和約束關係，提高 Whisper 模型在特定領域的性能。
方法: 可以設計多任務學習的損失函數，同時優化多個任務的性能。
優點: 可以有效地利用多個任務之間的關聯信息，提高模型的泛化能力。
缺點: 需要設計合理的模型結構和訓練策略，才能有效地進行多任務學習。

不同的上下文偏差技術各有优缺点，可以根据具体应用场景和需求选择合适的技术，或将多种技术结合使用，以获得最佳的语音识别性能。

如何將上下文偏差方法與其他語音辨識技術（如語音活動檢測和聲學建模）相結合，以進一步提高轉錄準確性？

將上下文偏差方法與語音活動檢測和聲學建模等技術相結合，可以有效提高語音轉錄的準確性。以下是一些具體的結合方法：
1. 語音活動檢測（VAD）與上下文偏差的結合:

VAD 預處理: 在進行語音識別之前，使用 VAD 技術過濾掉非語音片段，例如靜音、噪音等，可以減少無效信息的干擾，提高上下文偏差的效果。
基於 VAD 結果的上下文信息提取: 可以根據 VAD 結果，將語音片段分割成不同的說話人或不同的語義單元，並針對每個單元提取更精確的上下文信息，例如說話人信息、主題信息等，進一步提高上下文偏差的針對性。
2. 聲學建模與上下文偏差的結合:

基於上下文信息的聲學模型適配: 可以根據上下文信息，對聲學模型進行動態調整，例如，針對不同的說話人、不同的環境噪音等，調整聲學模型的参数，提高模型的鲁棒性和适应性。
多通道信息融合: 可以將語音信號與其他通道的信息（例如，視覺信息、文本信息等）進行融合，構建更豐富的上下文信息，並利用多模態學習方法，訓練更强大的聲學模型，提高語音識別的準確性。
3. 其他結合方法:

聯合優化: 可以將上下文偏差方法、語音活動檢測和聲學建模等技術整合到一個統一的框架中，例如，使用端到端的語音識別模型，並設計聯合優化的損失函數，同時優化各個模塊的性能，提高整體的語音轉錄準確性。
迭代優化: 可以採用迭代優化的策略，例如，先使用 VAD 和聲學模型進行初步的語音識別，然後根據識別結果提取上下文信息，再利用上下文偏差方法進行修正和完善，通過多次迭代，逐步提高語音轉錄的準確性。
總之，將上下文偏差方法與語音活動檢測、聲學建模等技術相結合，可以充分利用各種技術的優勢，構建更精確、更鲁棒的語音識別系統，有效提高語音轉錄的準確性。