谷歌在语音识别技术领域获得新进展

研发出了一种简单的新型模型，该模型不仅完美地融合了声学和语音线索，而且将说话人分类和语音识别任务融合在了同一个系统中。相较于相同环境下仅仅进行语音识别的系统相比，这个集成模型并没有显著降低语音识别性能。

我们意识到，很关键的一点是：RNN-T 架构非常适用于集成声学和语言学线索。RNN-T 模型由三个不同的网络组成：（1）转录网络（或称编码器），将声帧映射到一个潜在表征上。（2）预测网络，在给定先前的目标标签的情况下，预测下一个目标标签。（3）级联网络，融合上述两个网络的输出，并在该时间步生成这组输出标签的概率分布。

请注意，在下图所示的架构中存在一个反馈循环，其中先前识别出的单词会被作为输入返回给模型，这使得 RNN-T 模型能够引入语言学线索（例如，问题的结尾）。

集成的语音识别和说话人分类系统示意图，该系统同时推断「谁，在何时，说了什么」

在图形处理单元（GPU）或张量处理单元（TPU）这样的加速上训练 RNN-T 并不是一件容易的事，这是因为损失函数的计算需要运行「前向推导-反向传播」算法，该过程涉及到所有可能的输入和输出序列的对齐。最近，该问题在一种对 TPU 友好的「前向-后向」算法中得到了解决，它将该问题重新定义为一个矩阵乘法的序列。我们还利用了TensorFlow 平台中的一个高效的 RNN-T 损失的实现，这使得模型开发可以迅速地进行迭代，从而训练了一个非常深的网络。

这个集成模型可以直接像一个语音识别模型一样训练。训练使用的参考译文包含说话人所说的单词，以及紧随其后的指定说话人角色的标签。例如，「作业的截止日期是什么时候？」<学生>，「我希望你们在明天上课之前上交作业」<老师>。当模型根据音频和相应的参考译文样本训练好之后，用户可以输入对话记录，然后得到形式相似的输出结果。我们的分析说明，RNN-T 系统上的改进会影响到所有类型的误差率（包括较快的说话者转换，单词边界的切分，在存在语音覆盖的情况下错误的说话者对齐，以及较差的音频质量）。此外，相较于传统的系统，RNN-T 系统展现出了一致的性能，以每段对话的平均误差作为评价指标时，方差有明显的降低。

传统系统和 RNN-T 系统错误率的对比，由人类标注者进行分类。

此外，该集成模型还可以预测其它一些标签，这些标签对于生成对读者更加友好的 ASR 译文是必需的。例如，我们已经可以使用匹配好的训练数据，通过标点符号和大小写标志，提升译文质量。相较于我们之前的模型（单独训练，并作为一个 ASR 的后处理步骤），我们的输出在标点符号和大小写上的误差更小。