Sinovoice-2015-12-30

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2015年12月30日 (三) 05:06Yanglibo讨论 | 贡献的版本

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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; 已完成80小时。

  • 维语

已完成120小时;last train 50h;

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;

MPE的训练:

  Context的窗大(-10,+10)的时候不收敛。
  小数据过拟合,大数据再看下结果;

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:4000小时,GMM
  2天,过了10遍;网络结构,
  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;
  MPE中间会输出模型,测试识别率;

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!
  生成结果有乱码:已解决,依赖的软件包的编译问题。
  识别率不稳定,变化比较大:测试一万句的测试集;
  将测试集分成4块,识别率基本一致;
  句子越长,识别率越高;
  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;
  解码效率:
  NNet3的产品化

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;

   count和分词有关:lm中词重了;
   词的长度不多,加到lm中,当做新词,lm的state就不merge;
   *加重path或词边:组合词,lm中加重;                             晓明、小韩
     测试加重“xx导演的巩俐演的”待测试。

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。 会训练WordVector,但是没有加入模型。
   每个词的权重不一样(distance)。
   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: 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?

  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,还没有加MPE;NET3 LSTM

8K CTC 4000小时 (8-10天) 梦原 TDNN,效果不太好;TimeDelayDNN

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

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