科大讯飞新一代语音识别系统解读

　　今天，我们就为大家从技术上揭秘科大讯飞的新一代语音识别系统。

　　众所周知，自2011年微软研究院首次利用深度神经网络（Deep Neural Network， DNN）在大规模语音识别任务上获得显著效果提升以来，DNN在语音识别领域受到越来越多的关注，目前已经成为主流语音识别系统的标配。然而，更深入的研究成果表明，DNN结构虽然具有很强的分类能力，但是其针对上下文时序信息的捕捉能力是较弱的，因此并不适合处理具有长时相关性的时序信号。而语音是一种各帧之间具有很强相关性的复杂时变信号，这种相关性主要体现在说话时的协同发音现象上，往往前后好几个字对我们正要说的字都有影响，也就是语音的各帧之间具有长时相关性。

　　图1：DNN和RNN示意图

　　相比前馈型神经网络DNN，循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN）在隐层上增加了一个反馈连接，也就是说，RNN隐层当前时刻的输入有一部分是前一时刻的隐层输出，这使得RNN可以通过循环反馈连接看到前面所有时刻的信息，这赋予了RNN记忆功能，如图1所示。这些特点使得RNN非常适合用于对时序信号的建模，在语音识别领域，RNN是一个近年来替换DNN的新的深度学习框架，而长短时记忆模块（Long-Short Term Memory， LSTM）的引入解决了传统简单RNN梯度消失等问题，使得RNN框架可以在语音识别领域实用化并获得了超越DNN的效果，目前已经在业界一些比较先进的语音系统中使用。

　　除此之外，研究人员还在RNN的基础上做了进一步改进工作，图2是当前语音识别中的主流RNN声学模型框架，主要还包含两部分：深层双向LSTM RNN和CTC（Connectionist Temporal Classification）输出层。其中双向RNN对当前语音帧进行判断时，不仅可以利用历史的语音信息，还可以利用未来的语音信息，可以进行更加准确的决策;CTC使得训练过程无需帧级别的标注，实现有效的"端对端"训练。

　　图2：基于LSTM RNN的主流声学模型框架

　　目前，国际国内已经有不少学术或工业机构掌握了RNN模型，并在上述某个或多个技术点进行研究。然而，上述各个技术点单独研究时一般可以获得较好的结果，但是如果想将这些技术点融合在一起的时候，则会碰到一些问题。例如，多个技术结合在一起的提升幅度会比各个技术点幅度的叠加要小。又例如，传统的双向RNN方案，理论上需要看到语音的结束（即所有的未来信息），才能成功的应用未来信息来获得提升，因此只适合处理离线任务，而对于要求即时响应的在线任务（例如语音输入法）则往往会带来3-5s的硬延迟，这对于在线任务是不可接受的。再者，RNN对上下文相关性的拟合较强，相对于DNN更容易陷入过拟合的问题，容易因为训练数据的局部不鲁棒现象而带来额外的异常识别错误。最后，由于RNN具有比DNN更加复杂的结构，给海量数据下的RNN模型训练带来了更大的挑战。

　　鉴于上述问题，科大讯飞发明了一种名为前馈型序列记忆网络FSMN（Feed-forward Sequential Memory Network）的新框架。在这个框架中，可以把上述几点很好的融合，同时各个技术点对效果的提升可以获得叠加。值得一提的是，我们在这个系统中创造性提出的FSMN结构，采用非循环的前馈结构，在只需要180ms延迟下，就达到了和双向LSTM RNN相当的效果。下面让我们来具体看下它的构成。

　　图3：FSMN结构示意图

　　图4：FSMN中隐层记忆块的时序展开示意图（左右各看一帧）

　　图3即为FSMN的结构示意图，相比传统的DNN，我们在隐层旁增加了一个称为"记忆块"的模块，用于存储对判断当前语音帧有用的历史信息和未来信息。图4画出了双向FSMN中记忆块左右各记忆一帧语音信息（在实际任务中，可根据任务需要，人工调整所需记忆的历史和未来信息长度）的时序展开结构。

从图中我们可以看出，不同于传统的基于循环反馈的RNN，FSMN记忆块的记忆功能是使用前馈结构实现的。这种前馈结构有两大好处：首先，双向FSMN对未来信息进行记忆时，没有传统双向RNN必须等待语音输入结束才能对当前语音帧进行判断的限制，它只需要等待有限长度的未来语音帧即可，正如前文所说的，我们的双向FSMN在将延迟控制在180ms的情况下就可获得媲美双向RNN的效果;其次，如前所述，传统的简单RNN因为训练过程中的梯度是按时间逐次往前传播的，因此会出现指数衰减的梯度消失现象，这导致理论上具有无限长记忆的RNN实际上能记住的信息很有限，然而FSMN这种基于前馈时序展开结构的记忆网络，在训练过程中梯度沿着图4中记忆块与隐层的连接权重往回传给各个时刻即可，这些连接权重决定了不同时刻输