语音识别食用指南

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了语音识别食用指南相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

语音识别食用指南

循环神经网络 RNN

之前描述的全连接神经网络（FCN）和卷积神经网络（CNN），其目标数据的样本是不分先后的。

比如下面这句话：

  • 早上好天气，适合（去打球\\睡懒觉）。

既然“天气不错”，那么做出 “去打球” 这个决策的可能性应该高于“睡懒觉”。

为了获取这一类序列特征，在此基础上，具备记忆机制的循环网络模型，逐渐演进到现在，成为更有效的循环神经网络模型（RNN）。

RNN 是一种特别适合识别带有时间先后顺序的数据的算法模型（比如像是文本、语音信息，还有一些具有前后因果关系的图像数据）。

我们平常用的很多中英文翻译软件（如微信的语音转文字），就使用到了这个算法。
 

单层RNN

早上好天气，适合（去打球\\睡懒觉）。

输入到 RNN 中，会被切分成依次排成的序列：

  • [ 早 ， 上 ， 好 ， 天 ， 气 ， 适 ， 合 ， ⋅ ⋅ ⋅ ] [早，上，好，天，气，适，合，···] [早，上，好，天，气，适，合，⋅⋅⋅]

  • [ x 1 ， x 2 ， ⋅ ⋅ ⋅ , x t ] [x_1，x_2，···,x_t] [x1​，x2​，⋅⋅⋅,xt​]

P.S. 如果有做分词的，那 x 1 x_1 x1​ 对应的不是一个字，而是一个词。

  • 输出： [ 去 ， 打 ， 球 ] [去，打，球] [去，打，球]


上图中， h t h_t ht​ 组成的一条竖线，称为一个 “时间步”。

  • h t h_t ht​：第 t 层元素的激活值（a）
  • x t x_t xt​：第 t 个元素
  • W h x W_hx Whx​：x 作为输入来计算 h 时的参数
  • W h h W_hh Whh​：上一步 h 作为输入来计算 h 时的参数
  • W h y W_hy Why​：上一步 h 作为输入来计算 y 时的参数

  • h 0 h_0 h0​：一般初始化为零向量，是人为添加的
  • h 1 = f ( W h x x 1 + W h h h 0 + b ) h_1=f(W_hxx_1+W_hhh_0+b) h1​=f(Whx​x1​+Whh​h0​+b)
  • h 2 = f ( W h x x 2 + W h h h 1 + b ) h_2=f(W_hxx_2+W_hhh_1+b) h2​=f(Whx​x2​+Whh​h1​+b)
  • ···
  • h t = f ( W h x x t + W h h h t − 1 + b ) h_t=f(W_hxx_t+W_hhh_t-1+b) ht​=f(Whx​xt​+Whh​ht−1​+b)
  • y t = W h y h t + b y y_t=W_hyh_t+b_y yt​=Why​ht​+by​

第 1 次处理过程输入是 h 0 、 x 1 h_0、x_1 h0​、x1​，得到激活值 h 1 h_1 h1​。

第 2 次处理过程输入是 h 1 、 x 2 h_1、x_2 h1​、x2​，得到激活值 h 2 h_2 h2​。

也就是说，网络再对第 2 个字（ x 2 x_2 x2​）预测的时候，会参考第 1 个字（ x 1 x_1 x1​）的信息。

这样一次处理过程，也叫一个时间步，每次输入不同，但后一个时间步的输入是前一个时间步的输出。
 

双向RNN

如果遇到，下文反过来推理上文的场景就需要双向 RNN，例如：

  • 早上难得好天气，适合（去打球/睡懒觉），可别叫醒我。

综合上下文，既然有 “别叫醒我” 跟在后面，显然 “睡懒觉” 的可能性大幅提高。

在这一类需要结合上下文，在正序、倒序两个方向上做推理的场景中，可以通过双向 RNN 结构，加入逆向推理机制。

  • h i h_i hi​：表示正向
  • h i ′ h'_i hi′​：表示反向

同正方向序列上的权值参数一样，逆序列也有权参 W h x ′ 、 W h h ′ 、 W h y ′ W'_hx、W'_hh、W'_hy Whx′​、Whh′​、Why′​，相应的参数量和隐藏节点个数扩展到单向模型的两倍。

俩者的区别只在于，计算激活值的方向不同， h i h_i hi​ 是从 1 1 1 到 t t t， h i ′ h'_i hi′​ 是从 t t t 到 i i i。