“Sinovoice-2015-10-13”版本间的差异
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语言模型，越大越不好； | 语言模型，越大越不好； | ||
| − | Domain Adaptation：Train集好，Test集不好；（声学和语言一起学了） | + | Domain Adaptation：Train集好，Test集不好；（声学和语言一起学了） 梦原 |
验证对专业领域的效果，如果可以，可以做专业领域模型； | 验证对专业领域的效果，如果可以，可以做专业领域模型； | ||
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| + | 16K9000小时的跑一个DNN训练，加深加宽：7层2400x100000 先做500小时； | ||
| + | 8K 领域模型，领域通用：设备 4层1200x8000 先等等 | ||
| + | 212，215上训练，一个8k一个16k。 | ||
===TagModel=== | ===TagModel=== | ||
Weight大，没有出来，路径不一样，路径的整体分值导致不一致； | Weight大，没有出来，路径不一样，路径的整体分值导致不一致； | ||
| − | + | 路径没有走完，可能出现；beam增大？要让路径走到底。 晓明 | |
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| − | + | 大词表，没有权重，不进去，设一个极小值，保证能进去？ 晓明 | |
| + | 计算PPL的，如果太低的词，就不要加了。 | ||
| + | 加重点词和关注的词。老词（词表中已有的）加重； | ||
| − | + | 如果加很多新词，需要找到合适的Context。 之勇、晓明 | |
| − | + | 张艺谋：替换姜文合适，但是替换屠呦呦不合适。 | |
| − | + | WordVector？基于词向量的新词加重。 | |
| + | 语料中超过5词，就可以使用。 | ||
| − | + | 拼语料和Tag的效果验证比较 晓明 | |
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| − | + | LM和Grammar的合并fst, union，不是compose。 晓明 | |
===月度语言模型更新=== | ===月度语言模型更新=== | ||
| − | *2015- | + | *2015-10月,语料下载； |
===领域语言模型=== | ===领域语言模型=== | ||
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*识别后处理 | *识别后处理 | ||
| + | 已知道这个词错了，可以处理。不知时，还需要处理？ | ||
===勤威项目=== | ===勤威项目=== | ||
| − | * | + | *发布了一个模型：数据62H台湾POI，在6776MPE3上增量；词表量250多万，识别不好； |
| + | 省市路，分词，句式：tag的方法来做。 晓明 | ||
| + | 需要测试集，数据中心14日标完。 | ||
===语音自适应=== | ===语音自适应=== | ||
| 第153行： | 第111行： | ||
训练机更换第四块GPU卡？ | 训练机更换第四块GPU卡？ | ||
启动1400H的8K,DNN,大约1.6倍，正确率基本一样，没有下降； | 启动1400H的8K,DNN,大约1.6倍，正确率基本一样，没有下降； | ||
| − | + | DNN可以，RNN的Nnet3支持，还不支持； | |
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===Darkknowledge=== | ===Darkknowledge=== | ||
| − | + | 已标注数据：对200小时以下，基础模型大于70%； | |
| − | + | 车牌号、粤语使用的是该方法； | |
| − | + | 无监督：平安、国电的使用过。考虑：confitence低的扔掉？ | |
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*Ensemble training | *Ensemble training | ||
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===滴滴项目=== | ===滴滴项目=== | ||
引擎修改多选输出； | 引擎修改多选输出； | ||
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===平安项目=== | ===平安项目=== | ||
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声学模型895H，已训练完成； | 声学模型895H，已训练完成； | ||
语言模型，需要话者分离，进行分类模型训练：正在做工具； | 语言模型，需要话者分离，进行分类模型训练：正在做工具； | ||
| − | 将文本语料按照话者分离的结果，分开训练：客户的PPL | + | 将文本语料按照话者分离的结果，分开训练：客户的PPL 160提高到143；混在一起，PPL30+； |
混50G自由说模型；之前测试是75% | 混50G自由说模型；之前测试是75% | ||
| + | |||
| + | 声学模型分客服和客户单独训练？ | ||
===RNN=== | ===RNN=== | ||
| 第253行： | 第197行： | ||
DNN_xent_ft4200h-hl3 中文：20.56 英文：39.75 | DNN_xent_ft4200h-hl3 中文：20.56 英文：39.75 | ||
LSTM_xent_iter04_1340h 中文：18.93 英文：40.08 训练中 | LSTM_xent_iter04_1340h 中文：18.93 英文：40.08 训练中 | ||
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第8轮： 中文：17.91；英文：38.69 | 第8轮： 中文：17.91；英文：38.69 | ||
第9轮： 中文：17.82；英文：36.38 | 第9轮： 中文：17.82；英文：36.38 | ||
| − | Decision Tree | + | |
| + | Decision Tree Balance：MPE之前，8000，英文少，区分能力弱； 之勇 这周出来 | ||
| + | 加语言模型反而不好。 | ||
==中文16K远场== | ==中文16K远场== | ||
| 第268行： | 第213行： | ||
录制是单声道还是双声道，增强是对单声道还是双声道的？ | 录制是单声道还是双声道，增强是对单声道还是双声道的？ | ||
录制，保留原始数据和增强数据； | 录制，保留原始数据和增强数据； | ||
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6776模型测试，测试集不做增强，11.x;增强后是3.1； | 6776模型测试，测试集不做增强，11.x;增强后是3.1； | ||
小米测试集重录，使用小米的模型，从3.1提高到2.8，提高0.3； | 小米测试集重录，使用小米的模型，从3.1提高到2.8，提高0.3； | ||
| 第307行： | 第253行： | ||
35H标注文本数据已提供实验室处理； | 35H标注文本数据已提供实验室处理； | ||
toolkit做完了，维语句子转成monphone串； | toolkit做完了，维语句子转成monphone串； | ||
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发布了一个维语模型，需要识别标注语料，发布的是word模型： | 发布了一个维语模型，需要识别标注语料，发布的是word模型： | ||
| 第347行： | 第279行： | ||
==话者分离== | ==话者分离== | ||
*第三季度目标 目前：正确率82%；目标：暂无计划，结合项目进行 | *第三季度目标 目前：正确率82%；目标：暂无计划，结合项目进行 | ||
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===DNN端点检测=== | ===DNN端点检测=== | ||
*端点检测模型：4*400+500，MPE1： | *端点检测模型：4*400+500，MPE1： | ||
| 第362行： | 第295行： | ||
==声纹识别== | ==声纹识别== | ||
| − | *第三季度目标 数字串串长6的EER<1%;支持百万级的实时辨识； | + | * 第三季度目标 数字串串长6的EER<1%;支持百万级的实时辨识； |
| − | *数字串模型训练 正在采集数字串语音数据，预期本月内完成； | + | * 数字串模型训练 正在采集数字串语音数据，预期本月内完成； |
| − | *TZNorm算法 TZNorm算法，与预期不符，检查算法的正确性； | + | * TZNorm算法 TZNorm算法，与预期不符，检查算法的正确性； PLDA上结果是不好。 |
| − | *聚类分类算法 基于Affinity距离的算法研究 | + | * 聚类分类算法 基于Affinity距离的算法研究 |
| − | *D-Vector | + | * D-Vector |
| − | *短语音的识别： | + | * 短语音的识别： |
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| + | 数字模型：单独训练 | ||
| + | ivector和plda需要用数字需要训练。 | ||
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| + | password测试集：EER 1~2% | ||
2015年10月13日 (二) 08:58的最后版本
目录
数据
- 第三季度目标
语音数据
- 16K 灵云数据
正在标注输入法数据，除了地点的都标注； 每周能够标注50H；8月250小时；
- 8K
平安：已标注895小时，继续完成200小时；语言模型极少； 英大：已标注110小时，还有几个小时，暂停，cer:84%； 滴滴：已提供690，目标标到700小时； 山东移动：立项100小时，到25日；
- 粤语标注了一个测试集，增量9小时，CER：54%；
兼职有一些，验收一人； 在开展培训，计划10月18日标注100小时； 已完成15小时，40+标注，每天有1.x小时；50小时，预期在CER：35% 香港业务，下载的语料； 使用已提交的可以训练；
- 维语
已标注完成62小时，一个星期出不了1个小时; 可以先结一次。
文本数据
- 香港文本
在继续下载；转刘桐 需要主要下载新闻网站，之前理发店的就下了40G,没有用；共10G清理出400M；
微博数据？ 借助汉语语料？ 汉语翻译成粤语：上次翻译测试，不太好，如果能够看懂，可以继续。 可以发个专利：基于机器翻译的跨语言语言模型增强方法 - 小韩
- 台湾文本
在继续下载；
2 中文16K
- 第四季度目标 当前WER:93.5% 目标WER:>94.5%
DNN
RNN
- 1700+776H
baseline 6776 dnn mpe 27.89 LSTM_xent_iter03_910h 27.99 模型训练中
MPE容易发散，提升也不如DNN； SLTM过训练比较严重； 语言模型，越大越不好；
Domain Adaptation：Train集好，Test集不好；（声学和语言一起学了） 梦原 验证对专业领域的效果，如果可以，可以做专业领域模型；
16K9000小时的跑一个DNN训练，加深加宽：7层2400x100000 先做500小时； 8K 领域模型，领域通用：设备 4层1200x8000 先等等 212，215上训练，一个8k一个16k。
TagModel
Weight大，没有出来，路径不一样，路径的整体分值导致不一致； 路径没有走完，可能出现；beam增大？要让路径走到底。 晓明
大词表，没有权重，不进去，设一个极小值，保证能进去？ 晓明 计算PPL的，如果太低的词，就不要加了。 加重点词和关注的词。老词（词表中已有的）加重；
如果加很多新词，需要找到合适的Context。 之勇、晓明 张艺谋：替换姜文合适，但是替换屠呦呦不合适。 WordVector？基于词向量的新词加重。 语料中超过5词，就可以使用。
拼语料和Tag的效果验证比较 晓明
LM和Grammar的合并fst, union，不是compose。 晓明
月度语言模型更新
- 2015-10月,语料下载；
领域语言模型
领域相关模型，类似于声学的mpe，如何描述这个领域？关键词？Grammar？
小米项目
- TagModel:
Tag： 句式补充：赵涛在做； 词表整理：电影里面不是电影名的去掉；还没有做；
- 小米线上模型：xiaomi_20150814 0.0175
- 速度慢
灵云SDK在查；
- 识别后处理
已知道这个词错了，可以处理。不知时，还需要处理？
勤威项目
- 发布了一个模型：数据62H台湾POI，在6776MPE3上增量；词表量250多万，识别不好；
省市路，分词，句式：tag的方法来做。 晓明 需要测试集，数据中心14日标完。
语音自适应
针对个人的 能提高2~3%(基数CER约10%) 客户端提取ivector，传给服务器；
中文8K
- 第三季度目标 当前WER:75%；目标WER:>78% (相对下降10%)
并行训练
训练机更换第四块GPU卡？ 启动1400H的8K,DNN,大约1.6倍，正确率基本一样，没有下降； DNN可以，RNN的Nnet3支持，还不支持；
Darkknowledge
已标注数据：对200小时以下，基础模型大于70%； 车牌号、粤语使用的是该方法； 无监督：平安、国电的使用过。考虑：confitence低的扔掉？
- Ensemble training
13 model ensemble training: 30.81% 解码ensemble decoding，声学部分，对多个模型的声学后验概率合并输出给后面的解码器； 准备训练：分领域，分省； 8K24省的数据，一共500+,每省20小时左右； 列出数据的编码类型；晓明找一下思思给出； 训练方法：DNN的标准训练方法； 数据标注抽检合格率85%； 优先级低，先搁置，等GPU
Data selection
Acoustic-based selection: ubm-decoding done. Phonetic-based selection: decoding done. 没有跑。脚本的效率太慢，准备分布式跑，如果还慢，换C++语言重写； 脚本还没有再修改；
滴滴项目
引擎修改多选输出；
平安项目
DNN_xent：1400H + 700H 18.16 DNN_mpe：1400H + 700H 16.87 CNN：15.37；引擎模型的打包工具已修改完，引擎提交测试；
目标有变化：坐席90%；客户：80%；原来是平均85%； 一个声学模型，两个语言模型，同时计算； 文本的自动分类：
声学模型895H，已训练完成； 语言模型，需要话者分离，进行分类模型训练：正在做工具； 将文本语料按照话者分离的结果，分开训练：客户的PPL 160提高到143；混在一起，PPL30+； 混50G自由说模型；之前测试是75%
声学模型分客服和客户单独训练？
RNN
700H LSTM_new-sched_4400h 17.39 训练中，平安的数据 已训练完：17.13； MPE的问题已解决，已启动训练； 平安的数据，如果超过CNN的15.37，则可以商用；CNN MPE有迭代一次，没有明显提升； RNN MPE 100H：16.6
CNN + RNN（2层） CNN + Monohone？
- phone级识别算法
On 1400h Chinese data, raid96.
model WER(%)
3-gram LM 5-gram LM traning time
dnn 21.00 20.47
train_phn_ly4_c320_lr0.00004(iter1) 37.18 36.69 train_phn_ly4_c320_lr0.00004(iter3) 28.55 25.80 train_phn_ly4_c320_lr0.00004(iter4) 24.35 23.74 train_phn_ly4_c320_lr0.00004(iter5) 21.30 20.79 train_phn_ly4_c320_lr0.00004(iter6) 20.84 20.30 2.5day/iter 在进行类似MPE的训练方法，估计一个星期可以出结果；10月份能够应用到项目中； 增量训练的问题？
中英混识
- 第三季度目标 支持中英混识，对纯中文影响<1%，混识识别率达到纯中文的95%；
8K
- RNN 1400+100H
DNN_xent 中文：20.83 英文：57.50 DNN_xent_ft4200h-hl3 中文：19.52 英文：57.20 LSTM_xent_iter08_1270h 中文：17.49 英文：48.06 基本已收敛：17.17% 英文 48.46% MPE训练已启动；
- RNN 1400+300H
DNN_xent_ft4200h-hl3 中文：20.56 英文：39.75 LSTM_xent_iter04_1340h 中文：18.93 英文：40.08 训练中 第8轮： 中文：17.91；英文：38.69 第9轮： 中文：17.82；英文：36.38
Decision Tree Balance：MPE之前，8000，英文少，区分能力弱； 之勇 这周出来 加语言模型反而不好。
中文16K远场
- 第三季度目标 2米有效角度内，WER:>88%
山东共达
鲁磊提供了远场声音增强的工具； 准备用近场声音处理后，进行一个模型的训练；
在使用232小时做实验；在6776H上的增量，已训练完毕，测试集没有没有做增强，测试不好；
录制是单声道还是双声道，增强是对单声道还是双声道的？ 录制，保留原始数据和增强数据；
6776模型测试，测试集不做增强，11.x;增强后是3.1； 小米测试集重录，使用小米的模型，从3.1提高到2.8，提高0.3；
科声讯的方案
远场处理方案；Mic芯片； 芯片已到，先用已有的近场模型测试；
粤语16K
- 第三季度目标 目前不支持，目标：支持，WER:>80%
声学模型
已训练完成 130H
语言模型
下载语料，训练模型，PPL：1000+ 16K模型：字错误率21.78
粤语8K
- 目标 WER:>65%
声学模型
- 需要标注语料，正在招标注员、验收员，进行招聘；"
- 语言模型 "语言模型训练完了，测试结果：
8k模型：字错误率22.0 测试集采用的是海天润声给的样本数据，从16k转8k。"
用实际语料标注的8K测试，CER：88%； 声学和语言模型，均不匹配；
文本语料：普通话翻译成粤语
维语16K
WER:85%
维语8K
- 第三季度目标 目前不支持，目标：支持，WER:>65%
声学模型
已训练35小时；借用梦原的模型；用16K的lm Model，WER：30%左右；
语言模型
和新疆大学调试：公司Word；实验室 35H标注文本数据已提供实验室处理； toolkit做完了，维语句子转成monphone串；
发布了一个维语模型，需要识别标注语料，发布的是word模型： model_35h_20150828 CER:0.419693683925
导出64小时，声学和语言模型进行优化。
其他语种
蒙语 藏语 哈语 朝鲜语 彝族语 ASR和TTS，技术方案：客户提供数据，能否和学校合作：需要懂语言的人来处理数据； 翻译局：朗读
情感识别
- 第三季度目标 目前：识别生气，正确率<30%；目标破：识别生气：16K >65%; 8K >60%;
OpenEar产品化
待引擎产品化；
8K模型训练
开发完引擎，选取语料，进行标注；
话者分离
- 第三季度目标 目前：正确率82%；目标：暂无计划，结合项目进行
DNN端点检测
- 端点检测模型：4*400+500，MPE1：
MPE4的模型出来了，但是测试效果没有MPE1好； 需要测试以下MPE2，MPE3，找到一个最好的；
- 聚类存在BUG，确认是不同数据库的精度造成的，是算法不太鲁棒；
- 英达财险角色判定错误，需要定位问题；
角色判断： 重新聚类的切分：开源工具（有话者分离功能）
彩铃的识别：REPET的相关信息，有源码，不过是matlab的，需要转成C；
声纹识别
- 第三季度目标 数字串串长6的EER<1%;支持百万级的实时辨识；
- 数字串模型训练 正在采集数字串语音数据，预期本月内完成；
- TZNorm算法 TZNorm算法，与预期不符，检查算法的正确性； PLDA上结果是不好。
- 聚类分类算法 基于Affinity距离的算法研究
- D-Vector
- 短语音的识别：
数字模型：单独训练 ivector和plda需要用数字需要训练。
password测试集：EER 1~2%
