服务器网站打开慢,什么网站能让小孩做算术题,wordpress php sqlite,厦门网站制作费用明细Paraformer(Parallel Transformer)非自回归端到端语音系统需要解决两个问题#xff1a;
准确预测输出序列长度#xff0c;送入预测语音信号判断包含多少文字。 如何从encoder 的输出中提取隐层表征#xff0c;作为decoder的输入。 采用一个预测器#xff08;Predictor
准确预测输出序列长度送入预测语音信号判断包含多少文字。 如何从encoder 的输出中提取隐层表征作为decoder的输入。 采用一个预测器Predictor来预测文字个数并通过Continuous integrate-and-fire (CIF)机制来抽取文字对应的声学隐变量 如何增强非自回归预测内部依赖的建模能力。 基于GLM的 Sampler模块来增强模型对上下文语义的建模 Paraformerr的组成Encoder(编码器)Predictor(预测器)Sampler采样器Decoder解码器loss function。
Encoder(编码器)把声学特征转变成固定维度的稠密向量.Predictor(预测器)预测文字个数 N ′ N^{} N′,实现语音和文本对齐,并通过Continuous integrate-and-fire (CIF)机制来抽取文字对应的声学隐变量 E a E_a Ea。Sampler采样器通过采样将声学特征向量与目标文字向量变换成含有语义信息的特征向量配合双向的Decoder来增强模型对于上下文的建模能力采用Glangcing LM增强非自回归的上下文建模能力.Decoder解码器把向量转变成目标文字 Encoder
采用SAN-M结构对于语音建模来说全局建模和局部建模都极为关键所以标准的Self-attention层增加了局部建模模块Memory Block从而增加Self-attention的局部建模能力。
Decoder
离线和流式系统采用不同结构。离线识别使用双向SAN-M流式识别采用单向的SAN-M并结合基于SCAMA的流式注意力机制来实现。SCAMA流式注意力机制原理如上图所示首先针对语音特征进行分chunk操作送入encoder建模后进入predictor分别预测每个chunk的输出token数目。Decoder在接受到token数目和隐层表征后来基于SCAMA流式注意力机制预测每个chunk的输出。
Predictor
基于CIF来预测输出token的数目并提取隐层表征 E a E_a Ea作为decoder的输入。即将encoder预测输出送入函数将每帧的预测输出转化为一个0-1之间的概率分布连续给集合的概率得到一个域限门值 β根据 β 输出一个token。 Continuous Integrate-and-Fire(CIF)来产生声学embedding E a E_a Ea。CIF是软单调对齐被用来做流式语音识别。CIF累积权重 α \alpha α并整合隐藏表示H直到累积的权重达到给定阈值β,这表明已经达到了声学边界.在训练过程中将权值α按目标长度进行缩放在训练过程中将权值α按目标长度进行缩放使声学嵌入的数量 E a E_a Ea与目标嵌入的数量 E c E_c Ec相匹配并直接使用权值 α \alpha α产生 E a E_a Ea进行推理。因此在训练和推理之间可能存在不匹配导致预测器的精度下降。由于NAR模型比流模型对预测器精度更敏感我们建议使用动态阈值β代替预定义阈值来减少不匹配。动态阈值机制表述为: β Σ t 1 T α t ⌈ Σ t 1 T α t ⌉ \beta\frac{\Sigma_{t1}^T\alpha_t}{\lceil \Sigma_{t1}^T\alpha_t\rceil} β⌈Σt1Tαt⌉Σt1Tαt 训练的时候额外采用平均绝对就差MAE Loss来使得预测的概率和等于整个输出的token数目。推理的时候采用门限值 β 为1也就是累积到1的时候输出一个token来预测整条语音的输出字数。
举例如下图 α \alpha α从左到右0.30.50.31.11,于是fire一个token。 E α 1 0.3 ∗ H 1 0.5 ∗ H 2 0.2 ∗ h 3 E_{\alpha 1}0.3*H10.5*H20.2*h3 Eα10.3∗H10.5∗H20.2∗h3。由于还剩0.1的值没有用于是0.1用于下一个token计算。同理 E α 2 0.1 ∗ H 3 0.6 ∗ H 4 0.3 ∗ H 5 E_{\alpha 2}0.1*H30.6*H40.3*H5 Eα20.1∗H30.6∗H40.3∗H5, E α 3 0.1 ∗ H 5 0.9 ∗ H 6 E_{\alpha 3}0.1*H50.9*H6 Eα30.1∗H50.9∗H6。 E α 4 0.2 ∗ H 7 0.6 ∗ H 8 E_{\alpha 4} 0.2*H70.6*H8 Eα40.2∗H70.6∗H8. 共fire了4次也就是4个 E α E_\alpha Eα 。
Sampler 上图中展示了四种常见的建模方式
第一个是自回归Decoder即当前时刻依赖前一时刻的输出 第二个是标准的单轮迭代的非自回归端到端Decoder使用独立建模方式 第三个是 MLM它是多轮迭代非自回归常采用的方式将某些时刻替换成mask利用周边的token预测mask的位置并通过多轮迭代的方式提升预测精度。 第四个是Paraformer采用的建模方式通过GLM浏览语言模型对隐层表征和grand truth的label进行采样预测隐层表征对应输出的token来提升token的内部建模能力从而减少Paraformer中的替换错误。
假设输入 ( X , Y ) (X,Y) (X,Y), X X X表示语音有 T T T帧 Y Y Y表示文字有 N N N个文字。Encoder把输入 X X X映射到隐藏表示 H H H。 然后Predictor把隐藏表示映射为预测的文字个数 N ′ N^{} N′和对应的声学向量embedding E a E_a Ea。输入 E a E_a Ea和 H H H给Decoder产生最后的预测 Y ′ Y^{} Y′这是第一次解码主要为了得到预测的结果并通过Sampler模块来采样这时梯度并不回传其实代码里是可选择的。Sampler 采样 E a E_a Ea和目标 E c E_c Ec来产生 E s E_s Es需要依据 Y ′ Y^{} Y′和 Y Y Y之间的距离。Decoder最后使用 E s E_s Es和 H H H来预测最终的结果 Y ′ ′ Y^{} Y′′这时才会回传梯度。最后 Y ′ ′ Y^{} Y′′用来采样负例并计算MWER, 通过目标长度N和预测的 N ′ N^{} N′来计算MAE。 最后 Y ′ ′ Y^{} Y′′ 用来采样负例并计算MWER, 通过目标长度N和预测的 N ′ N^{} N′来计算MAE平均绝对误差。MWER最小化词错误率和MAE通过CE交叉熵联合训练。
推断时Sampler模块可以去掉只使用 E a E_a Ea和 H H H来预测 Y ′ Y^{} Y′。
loss
基于负样本采样的MWER训练准则。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/649558283 https://zhuanlan.zhihu.com/p/637849790 https://arxiv.org/abs/2206.08317
