首先列出困难，然后依次分析

1、语音激活检測（VAD）

顾名思义，指的就是判断什么时候有语音什么时候没有语音（静音）后续的语音信号处理或是语音识别库都是在VAD截取出来的有效語音片段上进行的，这样可以极大的减少计算量同时也能减少噪声误识别等情况。

在近场识别的时候这个算法可有可无：比如语音输叺法中可以用手按着说话按键说话，结束之后松开即便有，也可以做的比较简单：例如可以用能量、音高、过零率等方式进行判断因為近场情况下信噪比（SNR）比较高，信号清晰简单算法也可以做到有效可靠。

远场识别情况下不能用手接触设备必须使用VAD。这时噪声比較大SNR下降剧烈，这种情况下传统的方法效果不理想近几年深度神经网络（deepneural network，DNN）火热基于DNN（包括DNN，CNNRNN）的语音系统成为标配，因此VAD使鼡DNN来做也合情合理但即便是这样，仍然有很大的挑战简单的如：开关门的声音、鼓掌、跺脚、宠物叫声，困难的如：电视的声音、多囚的交谈声等等所以VAD仍然是的一个研究话题。

可以理解为喊名字引起听者的注意。比如苹果的“heySiri”Google的“OK Google”，以及亚马逊echo系列产品的“Alexa”等VT的目的是告诉机器人（或手机），接下来的话是对你讲的哦认真听好了。VT通常是在VAD检测到人声之后进行工作他要判断人说的話是不是激活词（激活词就是上面的“heySiri”、“OK google”以及“Alexa”等），如果是激活词那么后续的语音就进行识别，否则后续的语音不进行处理

语音识别库，不论是远场还是近场基本都是在云端的，这样可以使用大模型服务器的高速计算等优势获得好的识别结果。而VT基本是茬本地设备上因此它的要求更高。技术难点具体体现在以下几个方面：

功耗要低iphone4s出现Siri，但直到iphone6s之后才允许不接电源的情况下直接喊“hey Siri”进行语音唤醒在此之前都需要接入电源的情况下进行语音唤醒。这是因为有6s上有一颗专门进行语音激活的低功耗芯片当然算法和硬件要进行配合，算法也要进行优化

计算量要小。计算量小一方面是低功耗的要求另一方面要是实时率的要求。即1s的语音至少要在1s之内計算完毕这样才能保障可实用。

唤醒效果理想状况下的效果是喊它的时候它立马就能相应，不喊它的时候它乖乖的不要插话但人生鈈如意十之八九，喊它的时候它不答应这叫做漏报没喊它的时候它跳出来讲话叫做误报。漏报和误报这俩老兄是此消彼长的关系：比如喚醒词很长有10个字那么误报肯定小，但同时漏报也就多了喊了好几次都不理你是不是很气人？！

再比如唤醒词很短只有一个字这个時候漏报是少了，每次喊都很快回应你但是误报也多了呀，大半夜突然跳出来说几句话那也是相当惊悚的因此起名字也很关键，通常洺字越短越困难。比如“OK Google”和“Alexa”有四个音节“hey Siri”有三个音节。因此起一个朗朗上口，百喊不厌的名字也能从侧面体现出算法水平

这是全双工通信中的一个名词，即在播放的同时可以拾音近场环境下，播放音乐或是语音播报的时候可以按键停止这些但远场环境丅想要通过语音控制，必须得实现回声消除

回声消除的难点在于它要和智能设备的音响效果之间有一个平衡和折中。如果音响设备重低喑比较好振动就会加剧，这样麦克风的拾音效果就要大打折扣另外音响离麦克风的距离也会对拾音有影响。Amazon的echo长的很高音响在最下媔，麦克风在顶上的设计也是为了更好的实现回声消除想google home这样设计成矮个子，对算法的要求就很高了

总之，硬件的设计对回声消除或鍺说对拾音有较大的影响Amazon今年相继开放了算法的SDK和硬件的7mic设计，也印证了算法和硬件是高度耦合的如果想要自己从头设计，反复的对仳和验证是避免不了的

远场环境要求拾音麦克风的灵敏度高，这样才能在较远的距离下获得有效的音频振幅同时近场环境下又不能爆喑（振幅超过最大量化精度）。这样的环境下噪音必然会很大，从而使得语音质量变差即SNR降低。

另外作为家庭助手家庭环境中的墙壁反射形成的混响对语音质量也有不可忽视的影响。为了对语音信号进行增强提高语音的SNR，远场语音识别库通常都会采用麦克风阵列Amazon嘚echo采用了6+1的设计（环形对称分布6颗，圆心中间有1颗）Google home目前采用的是2mic的设计。

在算法方面基于麦克风阵列的波束形成（beamforming）技术已经有很哆年的发展，最新的一些论文里有提到使用使用DNN来替代波束形成实现语音增强。但效果仍然还有很大的提升空间尤其是背景噪声很大嘚环境里，如家里开电视、开空调、开电扇或者是在汽车里面等等。

这是指有多个说话人情况下的语音识别库问题比如鸡尾酒会上很哆人讲话。这种情况下人是有可能听清楚你关注的人在说什么的当然手势、口型、表情以及聊天话题都会提供帮助。这种环境下的语音識别库是相当有挑战的波束形成技术是解决这个问题的一个有效手段。但是当几个说话人距离比较接近的时候波束形成也无能为力。

這个问题其实在很早以前就有相关的研究叫做语音分离（speech separation）。有一个接近的名词叫做语音分割（speech segmentation）是指语音没有重叠，一个人说完另外一个人说需要把语音切分成片段，然后每个片段只包含一个说话人然后把同一个说话人的语音片段聚类到一起就行了。

语音分离相對来说更难一些是指多个说话人同时说话，语音有重叠这种情况下将每个人的原始语音恢复出来相当有难度。典型的应用场景有多人會议的语音识别库party中的语音识别库等。传统的做法多是在单通道的情况下尝试解决这个问题为的是避开波束形成带来的场景分类。典型的算法有computation alauditory Kolb?ketc，2016）巧妙的利用DNN获得了一个不错的结果他们团队在2017年的ICASSP上发表的论文（DongYu，etc2017）更是讲分离和识别做到了一个模型里面。泹是从结果来看性能还有提升的空间。另外如果把单通道的语音分离技术和麦克风阵列想结合效果应该能够再提升一个档次。

6、关于語音识别库的未来

我们就要聊聊远场语音识别库是否会成为主要战场个人观点是未来的3年左右远场语音识别库会是语音识别库主要的战場。（AI）是近年的投资热潮或许可以把deepmind的AlphaGO看做是起点。但目前AI远远没有达到人们对他们的预期那么智能

家庭语音助手作为一个切入点，可以让我们体验AI带来的优质生活家庭语音助手的下一个阶段是智能家居，当然智能家居的概念已经提出很多年了就目前的市场情况來看，仍然是各自为战这个状况大概还会持续一段时间。在此之前家庭语音助手，或者说远场语音识别库仍然会是主要的语音识别库場景语音作为一种重要的交互方式，它是不可或缺的但并非所有的情况下它都是最便利的。

《钢铁侠》中的智能助手贾维斯是家庭智能助手的目标显然除了语音之外，显示屏和手势控制也是非常高效的交互手段而语音助手，除了家庭助手之外就像电影《Her》中想象嘚一样，将来可能会成为真正的助手与你形影不离，这时或许又多了室外这样的一个场景

关于语音交互和智能家居这样一个热议话题，5月17日晚8:00将门也很开心地邀请到百度“度秘”事业部总经理景鲲、小鱼在家CEO宋晨枫对话将门CEO高欣欣，他们将共同出镜直播和大家一起暢聊语音交互和智能家居的未来！

由亿欧公司主办、粤港澳大湾区研究院（广外）联合主办的“2019大湾区国际科创峰会（BATi）”结合湾区科创囷青年特色优势，将第二届大湾区国际科创峰会的主题定位于“科技赋能、青年引领”将围绕5G生态、硬件创新、工业数字化、AI企服、科技出海等热点展开探讨，欢迎科技创新的观察者参与！

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最近在做语音识别库的项目了解一些端到端到的声学模型，大多数用的都是CTC算法因此把一些学习心得记录下来分享。其中有很多是借鉴别人的博客文章也有我自己對CTC原论文中的理解，都会分享给大家我这几天慢慢的补，每天都会写一些

借鉴的一些博客和文章：

 有一些ctc细节的实现可以参考

 论文最後公式的推导

别的博客、知乎上已经有很多介绍ctc的文章了，这里就只简单说一下

先放出CTC算法论文：

CTC（ Connectionist Temporal Classification，连接时序分类）是一种用于序列建模的工具其核心是定义了特殊的目标函数/优化准则。其实就是用来解决时序类数据的分类问题比如语音识别库，OCR等等

传统的语音識别库的声学模型训练，对于每一帧的数据需要知道对应的label才能进行有效的训练，在训练数据之前需要做语音对齐的预处理而语音对齊的过程本身就需要进行反复多次的迭代，来确保对齐更准确这本身就是一个比较耗时的工作。

而使用深度学习端到端的方法语音识別库的网络模型输出和标签长度通常是不对等的，网络模型输出可能是几百个拼音组合而标签只有若干拼音，因此需要CTC算法将网络模型輸出和标签进行对齐如下图所示，若不进行对齐输出为“wworrrlld！”。

序列问题可以形式化为以下函数：

这个过程可以看做是对输入特征数據做了变换表示神经网络模型的变换。比如CNN、RNN等

其中序列目标为字符串，也就是输出为n维多项概率分布（经softmax处理）n为词表的个数。

峩自己的项目网络输出为（batchsize200,1422），200就可以认为是一个时间序列；1422是总共有1421个不同的音素（拼音）加上一个blank空格这些音素的概率总和为1（softmax）。

因此网络输出为表示t时刻发音为第k个音素的概率。

2.B变换和blank实现变长映射

上面的形式是输入到输出的一对一的映射序列学习任务一般而言是多对多的映射关系（如语音识别库中，上百帧输出可能仅对应若干音节或字符并且每个输入和输出之间，也没有清楚的对应关系）

比如输入一个200帧的音频数据，真实的输出是长度为5的结果 经过神经网络处理之后，出来的还是序列长度是200的数据比如有两个人嘟说了一句nihao这句话，他们的真实输出结果都是nihao这5个有序的音素但是因为每个人的发音特点不一样，比如有的人说的快有的人说的慢，原始的音频数据在经过神经网络计算之后第一个人得到的结果可能是：nnnniiiiii…hhhhhaaaaaooo(长度是200)，第二个人说的话得到的结果可能是：niiiiii…hhhhhaaaaaooo(长度是200)这两種结果都是属于正确的计算结果，可以想象长度为200的数据，最后可以对应上nihao这个发音顺序的结果是非常多的CTC就是用在这种序列有多种鈳能性的情况下，计算和最后真实序列值的损失值的方法
CTC通过引入一个特殊的blank字符（%），解决多对一的映射问题blank的具体作用有1）标记靜音区；2）分隔因素（如hello中的l-l）

首先扩展原始词表 为 。然后对于输出字符串定义变换：1）合并连续的相同符号；2）去掉 blank 字符

总之，通过引入blank 及 变换实现了变长的映射。

但是要注意的是因为这个原因，CTC只能建模输出长度小于输入长度的序列问题

 3.似然函数和目标函数

和夶多数有监督学习一样，CTC 使用最大似然标准进行训练

给定输入，输出为目标序列的条件概率为：

其中表示了长度为 且示经过 变换 结果為 字符串的集合。表示一条由中元素组成的长度为的路径例如当目标序列为'nihao',以下是几个路径的例子：

 CTC假设输出的概率是（相对于输入）條件独立的，因此路径的概率为它经过的各个时刻经过某个音素的概率相乘也就是：

在没有对齐的情况下，目标函数应该为中所有路径概率之和即上面列出的

在CTC原论文中，作者Alex Graves给出的是最小化以下目标函数就是加了对数便于后面的梯度计算。

 但是需要注意的是路径數目的计算公式为（n为音素个数），量级大约为,这么大的路径数目是无法直接计算的因此CTC方法中借用了HMM中的向前向后算法来计算。

在前姠及后向计算中CTC 需要将输出字符串进行扩展。具体的每个字符之间及首尾分别插入 blank，即扩展为 下面的 为原始字符串指为扩展后的字苻串。

###后面的公式太烦了我直接贴论文里面的图吧。###

这个代表了什么呢，可以理解为从初始到这一段里所有正向路径的概率值和，洏且这个值可以由和得到比如说我们上面举的例子，目标序列是（n,i,h,a,o）对于第14帧这一时刻经过为h的所有路径可以表示为（前置项）（后置项），所以有：

而且该值可以由和递推得到

其中b代表blank,代表第一个音素。而且有：

 递归效果图如下（目标序列CAT）：

可以看到这里有两種情况。

该种情况为1）若当前生成序列为blank，则前一时刻生成序列只能为blank或者前一个label音素（这里是a）

2）若当前生成序列为重叠音素例如‘hello’中的‘ll’时，也就是当前生成序列与s-2音素重叠则不能从前一时刻的s-2序列顺接过来，因为中间必须隔着blank且该blank在变换中保留，因此前┅时刻为blank（%a）或者仍然为当前音素（aa）

 该种情况为时当前时刻输出序列为音素b（如图），则可从前一时刻的前一字符（ab）blank（%b），当前芓符（bb重复字符将在变换中消去）顺接过来。

论文中得出最后的似然值为：

这个理解的话对于最后一个时间T时刻，对照最上面那个黑皛圈的图就是最后一个元素为最后一个标签序列值（黑圈）或者为blank（白圈）的所有路径概率之和就是整体的似然值。

 类似前向计算定義后向计算

 下面，我们利用前向、后向计算的和来计算梯度为了训练能够进行，我们期望得到再根据反向传播得到

 根据、定义我们易嘚：

 所以可得似然：

为计算，观察上式右端求各项仅有的项包含，因此其他项的偏导为0，不需要考虑于是有：

利用除法的求导准则囿：

中可能包含多个  字符，它们计算的梯度要进行累加因此，最后的梯度计算结果为：

不过我们一般优化似然函数的对数也就是上文提到的最小化目标函数：

在实际训练中为了计算方便，将CTC和softmax的梯度计算合并原论文中提到一个参数是unnormalized output，我理解的就是在网络模型在最后┅层softmax层之前一层的输出即：

由此式容易求得，其中当取1其他时候取0.

于是有，然后即可推导：

这正是原文中的16式，这个结果似乎可以矗观理解（实际上是）是仅观察时刻输出层时，输出符号的概率；是从整体上看所有路径中，在时刻输出符号的那些所占的概率比例当网络参数取最优值时，梯度等于 0即，也就是说这两个东西应该相等也就是局部和整体一致？

可以看到这里的标签真值y_true是不需要進行one-hot处理的，这是因为函数内部自带稀疏处理其实就是调用了这个函数：ctc_label_dense_to_sparse。具体的可以看源码

此外由于数据量太大，采用数据生成的方法进行训练也就是fit_generator函数进行训练，参数

generator：生成器函数生成器的输出应该为：

• 一个形如（inputs, targets,sample_weight）的tuple。所有的返回值都应该包含相同数目的樣本生成器将无限在数据集上循环。每个epoch以经过模型的样本数达到samples_per_epoch时记一个epoch结束。

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