“Sinovoice-2016-1-06”版本间的差异

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2016年1月6日 (三) 05:52的最后版本

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%

60h trained. no tag text to lm, CER 45% discard english text;

  • 维语

已完成120小时;last train 50h; 16K标注,灵云,180小时,收集验收;

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
  训练第七轮;cer9.20; 900mdl/3500
  拷贝一份,启动8个job;
  原来的继续;进行MPE;
  生成lattice,还没有开始跑;

MPE的训练:

生成lattice


2)8K 领域模型,领域通用:设备 7层TDNN2048x10000,含有英文 信道、口音

  华为V3信道压缩:4000小时,GMM
  分成了100份
  识别率下降:下降1-2个点;网络结构增大;
  MPE今天跑起来一个;用Context有问题的脚本先跑起来;
  生成lattice已完成;
  aliment,MPE中间会输出模型,测试识别率;6台机器;
  4天一个Model;

MPE训练


 AM / test       |   test_JS   |  test_Shanxi  |  test_Shaanxi  |  test_Unknown  |  test_BJYD  |  test_huaweiFuCe  |

Baseline_xEnt | 19.90 | 26.90 | 25.43 | 24.13 | 26.89 | 16.15 | Baseline_MPE | 18.39 | 23.97 | 22.82 | 21.35 | 24.53 | 14.22 |


nnet3_4*1200 | 22.44 | 28.31 | 26.59 | 25.10 | 26.57 | 18.93 |


nnet3_7*2048 | 20.06 | 24.86 | 23.08 | 21.33 | 22.40 | 14.61 |


nnet3_7*2048_mpe1 | 16.84 | 21.68 | 20.43 | 20.33 | 21.85 | 13.37 | nnet3_7*2048_mpe5 | 16.67 | 21.65 | 20.52 | 19.94 | 21.77 | 12.66 | nnet3_7*2048_mpe12| 17.75 | 23.79 | 22.06 | 20.18 | 25.16 | 12.77 |


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
  4层600*800
  DarkKnowledge先不训练。
  10000从头训练,nnet3 rectifier 4层600*800
  
  小模型测试,cer20+;
  bigLM的生成还有问题!
  深度的影响更大,宽度相对较小;
  sigmod,改为rectifier
  MPE Contect(6)跑一个;xEnt Contect(-3 -2 -1 0 1 2 3)+MPE;
  Darkknowledge一个;4*600*800 Nnet3的训练脚本;
  5*600*800加深一层跑一个;
  生成lattice,训练MPE,转格式专用空间太大,修改脚本,降低存储空间;
  变差:从27变为30;
  分100分,内部random;
  MPE重新训练:
  global shuffle:重新分组;
  external lattice,加速,为MPE准备
  每天晚上之前跑起来;
  解码效率:
  NNet3的产品化

TagModel

  • 加重path或词边:组合词,lm中加重; 晓明、小韩
  Path加重,修改fst;
  测试加重“xx导演的巩俐演的”;
  Word Vector:分堆 加词表的15万;
  
  • 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?

  人名识别不好,lm,人名的单字path加重???

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;

100小时验证和预期的差不多,但是大数据和大的LM上,还需要验证。 CTC Kaldi版本,并行的算法完成,在1400h上跑并行。 小汤,目前已超过DNN,MPE:NET3已跑起来。 LSTM


训练数据的并行读取问题?Hadoop?分布式磁盘?特征+lattice

96,实验室;92 8核GPU 16K,215 8K;

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

69小时的(CER28%) FreeTalk 90小时的(CER27.5%)质检 之前测试集有问题 字面和英文加入,测试集有,训练现在没有; 粤语只训练最后一层;90小时单独训练模型的最后一层加到1400的最后一层; LM差的比较远; 英文单词还没有加(英文的标音:用粤语的音素标); 粤英文的模型,需要训练;

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?

8个Phone和1个Tele的录音模型已训练完,尚未测试完成;

测试集                    iv200_digital_8p1t_vox_8k_new_model       iv200_digital_mobile_tele_vox_8k
20_people_same_device1       1.28205%, at threshold 0.541794            1.28205%, at threshold 0.468932
20_people_same_device2       1.25%, at threshold 0.564912                0%, at threshold 0.561153
20_people_same_device3       2.5%, at threshold 0.562019                 1.25%, at threshold 0.565247
20_people_same_device4       1.25%, at threshold 0.632257                1.25%, at threshold 0.67539
20_people_diff_device        11.5044%, at threshold 0.412102             15.0442%, at threshold 0.191909

手机和固定电话,需要分开测试; ubm256,需要加大; 组织一下数据,跑D-vector实验;

考勤系统,mic指定; 定制背景模型;

加入情绪,场景的分析,分类的分析;

将测试数据加入训练,看是否有提高?

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?

信道适应? 端点检测 Mic信道 背景噪音

端点检测,信噪比计算; 发音方式:坐着、站着

PLDA adaptation