Sinovoice-2015-08-25

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2015年8月25日 (二) 07:36Yanglibo（讨论 | 贡献）的版本

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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

客户端

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：
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