“Sinovoice-2015-08-25”版本间的差异

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202H 一直在标注中 平衡？按照数据来源：输入法、导航
 
202H 一直在标注中 平衡？按照数据来源：输入法、导航
 
*8K  
 
*8K  
−
按照项目走
+
按照项目走，平安标注了100小时多，开始训练；（一共700+100）;
 +
*粤语标注了一个测试集，测试CER:88%；
 +
已传到平台，等待标注；招聘标注员；
 +
 
 
===文本数据===
 
===文本数据===
 
*粤语文本
 
*粤语文本
第15行： 第18行：
 
*第三季度目标 当前WER:93.5%  目标WER:>94.5%
 
*第三季度目标 当前WER:93.5%  目标WER:>94.5%
 
===DNN===
 
===DNN===
−
*已训练完：基础模型6776小时的，迭代增量790+580小时的DNN模型；
 
−
--------------
 
−
{| class="wikitable" border="1"
 
−
|                ||7月_v2c_6776MPE3 || v2c_1372H_inc_MPE2 || v2c_1372H_inc_MPE2(0.97)
 
−
|-
 
−
| New_10000      || 0.16112014838  || 0.16241239339      || 0.159341411132 
 
−
|-
 
−
| 8000          || 0.0644148011643 || 0.0642472724227    || 0.0623416329864
 
−
|-
 
−
| 10000          || 0.0997464074387 || 0.0994082840237    || 0.0952451394759
 
−
|-
 
−
| 新词测试集    || 0.0689477746334 || 0.0761512734757    || 0.0771803447389
 
−
|}
 
−
--------------
 
−
数据中有#号，丢字多了；句中有#的也丢掉？weak sil scale测试一下。
 
−
 
−
*现在总共有8500H左右；准备重新跑一个训练过程；
 
−
一个single的暂不跑；
 
−
ensemble的解码变好，训练还没有；
 
 
 
−
*准备启动：Random训练，现在是4*1200，增加层好，还是增加节点数好？加2层，用新标的数据来训练；
 
−
暂时没有时间做。
 
−
考虑：只用实际数据。
 
−
 
 
===RNN===
 
===RNN===
 
*1700+776H LSTM_xent_iter03_910h 27.99  模型训练中
 
*1700+776H LSTM_xent_iter03_910h 27.99  模型训练中
 
iter05_
 
iter05_
 
四轮跑完；
 
四轮跑完；
 +
没有进展，SGE故障，在恢复；
  
 
*三轮中的一个模型，newschedule
 
*三轮中的一个模型，newschedule
 
小LM1e-5(几M)，比6000+H的DNN要好，好1个点；
 
小LM1e-5(几M)，比6000+H的DNN要好，好1个点；
 
大LM，没有DNN的好；
 
大LM，没有DNN的好；
 +
 
*MPE的问题：还没有解决
 
*MPE的问题：还没有解决
  
第66行： 第48行：
 
</pre>
 
</pre>
  
−
*代码有错：fst加tag时串了；修改后，小实验上效果良好；小米的正在进行merge（nest)；
+
*代码有错：fst加tag时串了；修改后，小实验上效果良好；小米的正在进行merge（nest)；通用模型做的。
 +
加多个Tag时，只有第一个Tag起作用，后面的没有起作用；
 +
只有biglm时存在问题；
 +
 
 +
人名加重；
 +
 
 +
*脚本移到公司，在小米模型上进行训练；
 +
用PPL选词；
 +
position，借用一个词的context，电影名->黑猫警长
 +
最有效的position的词；
 +
7个position，选的词都加在这个7各position上；
 +
 
 
*13万词，加进去并不好；Tag还是需要筛查；
 
*13万词，加进去并不好；Tag还是需要筛查；
 
*如果Tag中的词加入count，是否有效？
 
*如果Tag中的词加入count，是否有效？
  
 
===月度语言模型更新===
 
===月度语言模型更新===
−
*2015-7月测试，已上线：
 
−
{| class="wikitable" border="1"
 
−
|          || 4月_model_0.05  || 6月_model      || 7月_v2c_model
 
−
|-
 
−
|New_10000  || 0.162184350153  || 0.161849886739  || 0.16112014838
 
−
|-
 
−
|8000        || 0.0648126819257 || 0.0649802106674 || 0.0644148011643
 
−
|-
 
−
|10000      || 0.100338123415  || 0.100253592561  || 0.0997464074387
 
−
|-
 
−
|新词测试集  || 0.079495755081  || 0.0720349884229 || 0.0689477746334"
 
−
|}
 
 
*2015-8月,正在下载语料；
 
*2015-8月,正在下载语料；
  
第90行： 第71行：
 
===小米项目===
 
===小米项目===
 
*TagModel:
 
*TagModel:
−
已做一个模型，经常跑入Tag；对人名、地名的加重不好，不稳定，体验不好；
+
Tag：
−
切出小的ngram模型，调整权重；tag先使用句式，再和大的merge；
+
句式补充：赵涛在做；
−
Tag的权重不好调，统计词的count;
+
词表整理：电影里面不是电影名的去掉；还没有做；
  
−
*赵涛总结句式，准备用造语料的方法，进行lm的训练；
+
*小米线上模型：xiaomi_20150814   0.0175
−
*加重path路径权重；
+
−
*Word加重，已发给，小韩需要测试；
+
−
 
+
−
*上线了一个针对错误，优化（增加语料，对巩俐、张艺谋）
+
−
<pre>
+
−
xiaomi_20150813  0.0182
+
−
xiaomi_20150814   0.0175
+
−
</pre>
+
  
 
*多选
 
*多选
−
调试已差不多了，速度也不慢了；"
+
调试已差不多了，速度也不慢了；
  
 
===勤威项目===
 
===勤威项目===
−
*之前有8K和16K混存的问题，数据重新转了一遍，就没有问题了；
+
*发布了一个模型：数据62H台湾POI，在6776MPE3上增量；尚未得到用户反馈；
−
*发布了一个模型：数据62H台湾POI，在6776MPE3上增量"
+
 
−
+
===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；
 +
 
 
==中文8K==
 
==中文8K==
 
*第三季度目标 当前WER:75%；目标WER:>78% (相对下降10%)  
 
*第三季度目标 当前WER:75%；目标WER:>78% (相对下降10%)  
 
===并行训练===
 
===并行训练===
 
并行训练：需要新版本cublas的支持；kaldi不支持，需要支持；
 
并行训练：需要新版本cublas的支持；kaldi不支持，需要支持；
−
可以在多个GPU上跑了。2个GPU上比1个快1.6倍；"
+
可以在多个GPU上跑了。2个GPU上比1个快1.6倍；
 +
<pre>
 +
-------------------------------------------------------------------------------------------------
 +
|              | FACC(tr, cv) | loss (tr, cv) |    TIME    | WER(test_2000ju)| WER_(test_8000ju)|
 +
-------------------------------------------------------------------------------------------------
 +
|  baseline  | 56.89, 53.01 |  1.664, 1.911 | 50min * 16 |      35.29      |      20.37      |
 +
-------------------------------------------------------------------------------------------------
 +
| 2-gpu-gap60  | 57.03, 53.16 |  1.653, 1.901 | 30min * 14 |      35.37      |      20.08      |
 +
-------------------------------------------------------------------------------------------------
 +
</pre>
  
 
===Darkknowledge===
 
===Darkknowledge===
第145行： 第131行：
 
</pre>
 
</pre>
  
−
*Data selection  
+
===Data selection===
 
<pre>
 
<pre>
 
Acoustic-based selection: ubm-decoding done.  
 
Acoustic-based selection: ubm-decoding done.  
第164行： 第150行：
 
CNN：15.37；梦原给了一个模型，公司这边还没有测试；
 
CNN：15.37；梦原给了一个模型，公司这边还没有测试；
 
引擎模型的打包工具需要修改，还没有修改；"
 
引擎模型的打包工具需要修改，还没有修改；"
 +
 +
目标有变化：坐席90%；客户：80%；原来是平均85%；
 +
一个声学模型，两个语言模型，同时计算；
 +
文本的自动分类：
 +
双声道数据：？
 +
按照语音片段，重新进行话者聚类；再做角色判定，完成文本分类，进行模型训练；
  
 
===RNN===
 
===RNN===
 
700H LSTM_new-sched_4400h 17.39 训练中
 
700H LSTM_new-sched_4400h 17.39 训练中
  
−
==3 中英混识==
+
==中英混识==
 
*第三季度目标 支持中英混识，对纯中文影响<1%，混识识别率达到纯中文的95%；  
 
*第三季度目标 支持中英混识，对纯中文影响<1%，混识识别率达到纯中文的95%；  
 
===8K===
 
===8K===
第183行： 第175行：
 
已跑6轮：中文：17.30 英文：38.16"
 
已跑6轮：中文：17.30 英文：38.16"
  
−
==4 中文16K远场==
+
==中文16K远场==
 
*第三季度目标 2米有效角度内，WER:>88%
 
*第三季度目标 2米有效角度内，WER:>88%
 
===山东共达===
 
===山东共达===
−
山东共达：基于Android的一个处理算法，将数据处理一遍，进行模型训练；由于效率比较低，鲁磊正在供应商联系，提供Windows或Linux版本的；
+
鲁磊提供了远场声音增强的工具；
−
是否需要完全模拟远场，进行声音采集或处理？
+
准备用近场声音处理后，进行一个模型的训练；
−
 
+
−
近场变远场：算法有，需要调试；
+
−
远场变近场：共达提供算法；
+
−
近场数据处理：共达提供算法；
+
  
 
===科声讯的方案===
 
===科声讯的方案===
第201行： 第189行：
 
已训练完成 130H
 
已训练完成 130H
 
===语言模型===
 
===语言模型===
−
已拿到数据，开始训练；繁体转简体。
+
下载语料，训练模型，PPL：1000+
−
数据质量差？
+
16K模型：字错误率21.78
−
网页下载繁体；确认是否是粤语字？
+
−
PPL：1000+"
+
  
 
==粤语8K==
 
==粤语8K==
第211行： 第197行：
 
*需要标注语料，正在招标注员、验收员，进行招聘；"
 
*需要标注语料，正在招标注员、验收员，进行招聘；"
 
*语言模型 "语言模型训练完了，测试结果：
 
*语言模型 "语言模型训练完了，测试结果：
−
16K模型：字错误率21.78
 
 
8k模型：字错误率22.0
 
8k模型：字错误率22.0
 
测试集采用的是海天润声给的样本数据，从16k转8k。"
 
测试集采用的是海天润声给的样本数据，从16k转8k。"
−
维语16K WER:85%
+
 
 +
用实际语料标注的8K测试，CER：88%；
 +
声学和语言模型，均不匹配；
 +
 
 +
==维语16K==
 +
WER:85%
 
 
 
==维语8K==
 
==维语8K==
 
*第三季度目标 目前不支持，目标：支持，WER:>65%
 
*第三季度目标 目前不支持，目标：支持，WER:>65%
 
===声学模型===
 
===声学模型===
−
已训练35小时；借用梦原的模型；用16K的lm Model，30%左右；
+
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===
 
===语言模型===
 
和新疆大学调试：公司Word；实验室
 
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；
 
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；"
+
toolkit做完了，维语句子转成monphone串；
  
−
==8 情感识别==
+
word比monphone好；
 +
42.5%  44%
 +
 
 +
==其他语种==
 +
蒙语
 +
藏语
 +
哈语
 +
朝鲜语
 +
彝族语
 +
ASR和TTS，技术方案：客户提供数据，能否和学校合作：需要懂语言的人来处理数据；
 +
翻译局：朗读
 +
 
 +
==情感识别==
 
*第三季度目标 目前：识别生气，正确率<30%；目标破：识别生气：16K >65%; 8K >60%;
 
*第三季度目标 目前：识别生气，正确率<30%；目标破：识别生气：16K >65%; 8K >60%;
  
第234行： 第236行：
 
开发完引擎，选取语料，进行标注；
 
开发完引擎，选取语料，进行标注；
  
−
==9 话者分离==
+
==话者分离==
 
*第三季度目标 目前：正确率82%；目标：暂无计划，结合项目进行
 
*第三季度目标 目前：正确率82%；目标：暂无计划，结合项目进行
 
===DNN端点检测===
 
===DNN端点检测===
−
*之前训练的4*300*2的端点检测模型，实时率得到提升，占整个RT的4%左右，但是正确率相对于大模型下降，大模型82%，小模型70%；
+
*端点检测模型：4*400+500，MPE1：
−
*正在训练新的端点检测模型：4*400+500；MPE的前处理，预计：2天左右能出MPE1；
+
 
<pre>
 
<pre>
−
引擎版本 字错误率
+
1、字正确率
−
R925 cer:0.229239308333;
+
引擎版本 字错误率 总数 错误 警告 缺失
−
r946 cer:0.253077634669;
+
r925 cer:0.229239308333; allcount:28106; subcount:1757; addcount:889; errcount:3797;
−
 
+
r946; cer:0.23354443891; allcount:28106; subcount:1860; addcount:881; errcount:3823;
−
引擎版本 话者分离总时长        正确率
+
2、话者分离效果
−
R925 all total:3429752.000000 correct:0.824830
+
引擎版本 时长 正确率 错误 警告 缺失
−
r946 all total:3409079.000000 correct:0.773867"
+
r925 all total:3429752.000000 correct:0.824830 err:0.051051 alarm:0.104936 miss:0.019183
 +
r946 all total:3423533.000000 correct:0.810460 err:0.052723 alarm:0.103310 miss:0.033507
 +
3、实时率：
 +
本次使用引擎测试工具测试r946版本的质检引擎实时率约为0.283
 
</pre>
 
</pre>
 +
*聚类存在BUG，需要解决；
 +
*角色判定错误，需要定位问题；
  
 
==声纹识别==
 
==声纹识别==
第255行： 第261行：
 
*聚类分类算法 基于Affinity距离的算法研究
 
*聚类分类算法 基于Affinity距离的算法研究
 
*D-Vector
 
*D-Vector
 +
*短语音的识别：

2015年8月25日 (二) 07:43的最后版本

数据

  • 第三季度目标

语音数据

  • 数字串

电话录音

  • 16K 灵云数据

202H 一直在标注中 平衡？按照数据来源：输入法、导航

  • 8K

按照项目走，平安标注了100小时多，开始训练；（一共700+100）;

  • 粤语标注了一个测试集，测试CER:88%；

已传到平台，等待标注；招聘标注员；

文本数据

  • 粤语文本

洗出来是400+M;已训练模型，CER:22%

2 中文16K

  • 第三季度目标 当前WER:93.5% 目标WER:>94.5%

DNN

RNN

  • 1700+776H LSTM_xent_iter03_910h 27.99 模型训练中

iter05_ 四轮跑完； 没有进展，SGE故障，在恢复；

  • 三轮中的一个模型，newschedule

小LM1e-5(几M)，比6000+H的DNN要好，好1个点； 大LM，没有DNN的好；

  • MPE的问题：还没有解决

TagModel

  • 实验室解决技术问题,还没有调出一个好的结果，直接在语言模型上fst调权重，可以出来；
  1. lm中加重；
  2. tag，在lm中有的去掉；选择词替换，test数据到lm中试；
  3. 后处理：替换；
  • video Tag，不能加太多；不是Name的去掉；清理Video；
  • 梦原:有问题的加入Tag，验证是否有效？
  • 晓明:指导数据加工，过滤出有效的数据； 
1. 没必要调参数，word vector选词；纠错不行；similary pair；
   宁可：纠错词典，下周1之前会有一个简单能用的版本；
2. 分类：word vector 人名 电视剧名 电影名；
   宁可去掉，不能错放；
   重名？
  • 代码有错：fst加tag时串了；修改后，小实验上效果良好；小米的正在进行merge（nest)；通用模型做的。

加多个Tag时，只有第一个Tag起作用，后面的没有起作用； 只有biglm时存在问题；

人名加重；

  • 脚本移到公司，在小米模型上进行训练；

用PPL选词； position，借用一个词的context，电影名->黑猫警长 最有效的position的词； 7个position，选的词都加在这个7各position上；

  • 13万词，加进去并不好；Tag还是需要筛查；
  • 如果Tag中的词加入count，是否有效？

月度语言模型更新

  • 2015-8月,正在下载语料；

领域语言模型

领域相关模型，类似于声学的mpe，如何描述这个领域？关键词？Grammar？

小米项目

  • TagModel:

Tag： 句式补充：赵涛在做； 词表整理：电影里面不是电影名的去掉；还没有做；

  • 小米线上模型：xiaomi_20150814 0.0175
  • 多选

调试已差不多了，速度也不慢了；

勤威项目

  • 发布了一个模型：数据62H台湾POI，在6776MPE3上增量；尚未得到用户反馈；

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；

中文8K

  • 第三季度目标 当前WER:75%；目标WER:>78% (相对下降10%)

并行训练

并行训练：需要新版本cublas的支持；kaldi不支持，需要支持； 可以在多个GPU上跑了。2个GPU上比1个快1.6倍； 

-------------------------------------------------------------------------------------------------
|              | FACC(tr, cv) | loss (tr, cv) |    TIME    | WER(test_2000ju)| WER_(test_8000ju)|
-------------------------------------------------------------------------------------------------
|   baseline   | 56.89, 53.01 |  1.664, 1.911 | 50min * 16 |      35.29      |       20.37      |
-------------------------------------------------------------------------------------------------
| 2-gpu-gap60  | 57.03, 53.16 |  1.653, 1.901 | 30min * 14 |      35.37      |       20.08      |
-------------------------------------------------------------------------------------------------

Darkknowledge

  • 三种方法 
未标注：soft
已标注：soft + hard label，diff加权和 实验室是：加权比只有hard会好些。
mix训练：未标注+已标注
  • 辽宁移动: 
400h dark knowledge xEnt + MPE， 有标注和无标注的一起训练，
Mix训练方法：400h迭代优化，加500小时未标注，晓明已训练完，小韩测试效果变差；
分析：应该没有太大的增长，对100小时以内的数据，比较显著；
有时间再查具体原因；已基本达标，优先级降低；
  • Ensemble training 
13 model ensemble training: 30.81%
解码ensemble decoding，声学部分，对多个模型的声学后验概率合并输出给后面的解码器；
准备训练：分领域，分省；
8K24省的数据，一共500+,每省20小时左右；
列出数据的编码类型；晓明找一下思思给出；
训练方法：DNN的标准训练方法；
数据标注抽检合格率85%；
优先级低，先搁置，等GPU

Data selection

	
Acoustic-based selection: ubm-decoding done. 
Phonetic-based selection: decoding done.
没有跑。脚本的效率太慢，准备分布式跑，如果还慢，换C++语言重写；
脚本还没有再修改；

滴滴项目

声学模型训练：270H的增量训练，大概12日能出来； 语言模型训练：标注语料，ppl：69；识别率：84% 引擎修改多选输出： 语言声学都优化：ppl：67 识别率84.6%

平安项目

DNN_xent：1400H + 700H 18.16 DNN_mpe：1400H + 700H 16.87 CNN：15.37；梦原给了一个模型，公司这边还没有测试； 引擎模型的打包工具需要修改，还没有修改；"

目标有变化：坐席90%；客户：80%；原来是平均85%； 一个声学模型，两个语言模型，同时计算； 文本的自动分类： 双声道数据：？ 按照语音片段，重新进行话者聚类；再做角色判定，完成文本分类，进行模型训练；

RNN

700H LSTM_new-sched_4400h 17.39 训练中

中英混识

  • 第三季度目标 支持中英混识，对纯中文影响<1%，混识识别率达到纯中文的95%；

8K

  • RNN 1400+100H

DNN_xent 中文：20.83 英文：57.50 DNN_xent_ft4200h-hl3 中文：19.52 英文：57.20 基本已收敛：17.17% 英文 48.46%

LSTM_xent_iter08_1270h 中文：17.49 英文：48.06

  • RNN 1400+300H

DNN_xent_ft4200h-hl3 中文：20.56 英文：39.75 LSTM_xent_iter04_1340h 中文：18.93 英文：40.08 训练中 已跑6轮：中文：17.30 英文：38.16"

中文16K远场

  • 第三季度目标 2米有效角度内，WER:>88%

山东共达

鲁磊提供了远场声音增强的工具； 准备用近场声音处理后，进行一个模型的训练；

科声讯的方案

远场处理方案；Mic芯片；

粤语16K

  • 第三季度目标 目前不支持，目标：支持，WER:>80%

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

  • 目标 WER:>65%

声学模型

  • 需要标注语料，正在招标注员、验收员，进行招聘；"
  • 语言模型 "语言模型训练完了，测试结果：

8k模型：字错误率22.0 测试集采用的是海天润声给的样本数据，从16k转8k。"

用实际语料标注的8K测试，CER：88%； 声学和语言模型，均不匹配；

维语16K

WER:85%

维语8K

  • 第三季度目标 目前不支持，目标：支持，WER:>65%

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；

word比monphone好； 42.5% 44%

其他语种

蒙语 藏语 哈语 朝鲜语 彝族语 ASR和TTS，技术方案：客户提供数据，能否和学校合作：需要懂语言的人来处理数据； 翻译局：朗读

情感识别

  • 第三季度目标 目前：识别生气，正确率<30%；目标破：识别生气：16K >65%; 8K >60%;

OpenEar产品化

待引擎产品化；

8K模型训练

开发完引擎，选取语料，进行标注；

话者分离

  • 第三季度目标 目前：正确率82%；目标：暂无计划，结合项目进行

DNN端点检测

  • 端点检测模型：4*400+500，MPE1： 
1、字正确率
引擎版本	字错误率	总数	错误	警告	缺失
r925	cer:0.229239308333;	allcount:28106;	subcount:1757;	addcount:889;	errcount:3797;
r946;	cer:0.23354443891;	allcount:28106;	subcount:1860;	addcount:881;	errcount:3823;
2、话者分离效果
引擎版本	时长	正确率	错误	警告	缺失
r925	all total:3429752.000000	correct:0.824830	err:0.051051	alarm:0.104936	miss:0.019183
r946	all total:3423533.000000	correct:0.810460	err:0.052723	alarm:0.103310	miss:0.033507
3、实时率：
本次使用引擎测试工具测试r946版本的质检引擎实时率约为0.283
  • 聚类存在BUG，需要解决；
  • 角色判定错误，需要定位问题；

声纹识别

  • 第三季度目标 数字串串长6的EER<1%;支持百万级的实时辨识；
  • 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；
  • TZNorm算法 TZNorm算法，与预期不符，检查算法的正确性；
  • 聚类分类算法 基于Affinity距离的算法研究
  • D-Vector
  • 短语音的识别：
取自“http://cslt.org/mediawiki/index.php?title=Sinovoice-2015-08-25&oldid=16455”