“Sinovoice-2015-11-11”版本间的差异

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*粤语标注了一个测试集,增量9小时,CER:54%;30h,50%
 
*粤语标注了一个测试集,增量9小时,CER:54%;30h,50%
粤语已标注45小时,本周能达到50小时,训练50小时增量模型;
+
已完成55.74小时。
?要达到75%的目标,大概需要多少语料?训练方法上是否有改进之处?
+
夹有英文。
+
  
 
*维语
 
*维语
已标注完成62小时,一个星期出不了1个小时;
+
已完成110小时;
可以先结一次。
+
语音标注、维语的语义理解,2年
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===大模型===
 
===大模型===

2015年11月11日 (三) 03:33的版本

数据

  • 第三季度目标

语音数据

  • 16K 灵云数据

10000小时实际语料的标注目标,已立项400小时的标注; 语料从1000小时中,通过ASR打分,取出中间的400小时;

  • 粤语标注了一个测试集,增量9小时,CER:54%;30h,50%

已完成55.74小时。

  • 维语

已完成110小时;

大模型

1)16K10000小时的跑一个DNN训练,加深加宽:7层2400x10000 rectifier 保留英文

  数据已处理完,提参数中;DNN 92上跑;
  pdf:10000 8000中文 2000英文

2)8K 领域模型,领域通用:设备 4层1200x8000 信道、口音

  华为V3信道压缩:中文英文语料已处理完,中英混还在处理中;


嵌入式

  DarkKnowledge训练; 小网络学习大网络,学的会更准,目标函数会更平滑一些;
  rectifier
  8000->800 需要调整pdf对应关系;
  4层600*800
  之勇已提供训练脚本;
  晓明准备搭建环境还是训练;

> 整理了一下之前的结果,600_800模型比大模型差一点多。 > 之前好像是记错了,是600_800 + 小语言模型是88%左右,加大语言模型时差的不多。

 问题是:如果server模型已经是93.5%,Embedded模型是92.5%,即便DarkKnowledge能
 有很大改进,也只能是93%左右吧?
 这样不能看出有多少优势啊?
 DarkKnowledge先不训练。
 10000从头训练,nnet3 rectifier 4层600*800

TagModel

Weight大,没有出来,路径不一样,路径的整体分值导致不一致; 路径走完,但是也错了,需要查一下 晓明 count:只留两个,不分词,merge可能首外面影响;

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。

   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;

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

   做了几个试验:
   1)加几百个词,两个的效果基本一致;
   2)加1万、2万、10万个词识别率差不多;10万拼语料太大,没有做出来;Tag比拼语料差3个点;

小米的测试结果:

Template tag include the word in the test
句式	Tag种类	Video数量	Name数量	Factor	测试集	                WER
38	2	282             792             -1	xiaomi_my_templete   	0.0034
38	2	282             792             -2	xiaomi_my_templete  	0.0034
38	2	282             792             1	xiaomi_my_templete  	0.0034
38	2	111754          132549          -1	xiaomi_my_templete  	0.044
38	2	1W              1W              -1	xiaomi_my_templete  	0.064
38	2	1W+1W           1W+1W  -1	xiaomi_my_templete	                0.068
55	2	1W              1W              -1	Xiaomi_Ttag               	0.030

Splice corpus include the word in the test
句式	Tag种类	Video数量	Name数量	  测试集	             WER
38	2	1W	1W	xiaomi_my_templete	       0.037
38	2	1W+1W	1W+1W	xiaomi_my_templete	        0.027
55	2	1W	1W	Xiaomi_Ttag	        0.228

勤威模型两个测试结果:
测试集	        模型	      nion_factor    WER
Qw_select       Templatetag                                        0.0810529961898
Qw_select       Templatetag+arpa	-1	0.125389677866
Qw_select       Templatetag+arpa	-3	0.128853481122
Qw_select       Templatetag+arpa	-5	0.140284031867
Qw_select       arpa		                                0.234933237099

测试集	        模型	Union_factor	                WER
Qw_all	        Templatetag		                0.376478607803
Qw_all	        Templatetag+arpa	-1	0.154577168291
Qw_all	        arpa		                                0.220990647731

LM和TagModel的合并fst, union,不是compose。 晓明 测试集:句式在Tag中

  • 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;

RNN

LSTM不稳定,和End-to-End Merge,

  • End-to-End算法,描述上下文不强,将stat去掉;

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 已找到MPE的训练方法,正在训练; MPE有个初步结果,提高0.4个点; MPE的方法是否正确?效果没有Context的好;快了,但是效果不太好; 没有状态;

CTC 单因子,context dependent to independe End-to-End = CTC + CIphone End-to-End + MPE已做完

目前需要解决的: 并行; CDphone

96,实验室;92 8核GPU 16K,215 8K;

中英混识

声学模型用中英混训练,语言模型使用中文,嵌入英文单词; 方法没有迭代下去,网络预测语种;指定语种复杂度高,训练慢;需要讨论使用其他方法提升。

一个声学+多个语言模型: 得分的可比性:

中文phone: 英文phone:

Mixture:silence分开 LanguageID?

中英单独识别: 两个解码:

原始模型,增强不行; 同一个模型, 旁边网络

Multi Task:

  对Target分成两部分(语音、说话人),对英文的增强;
  pdf monophone
  初步进行试验。

粤语16K

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;

维语8K

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。

声纹识别

  • 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;
  • 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。 之前录得语料,独立人只有100人; 16K的找到一个1200人的数据,从中挑选; 8K的采购;但是音量小,是否会有影响?

使用条件的问题:

 音量的影响?
 背景噪音:如大厅中,人声噪杂的影响?

端点检测 Mic信道 背景噪音