脸书发表最新的语音辨识技术Wav2vec-U,这是Wav2vec非监督式版本,可以让研究人员不需要将语音转录成文字资料,就可以训练模型的方法,Wav2vec-U的效能已经可媲美几年前,使用1,000小时转录语音资料训练的监督式模型。
无论是回答问题还是执行请求,语音辨识技术已经被广泛地应用在各种情境,但现今的语音辨识系统,仅对少数语言友善,研究人员解释,这是因为需要大量的转录音讯,才能够训练出高品质的语音辨识系统,但是每种语言、方言或是说话方式并无法轻易的取得这样的资料。
因此脸书开发了Wav2vec-U,这是一种不需要转录资料的语音辨识系统方法,脸书已经在Swahili和Tatar等语言测试该模型,由于这些语言缺乏大量带有标签的训练资料,因此一直没有高品质的语音辨识模型。
Wav2vec-U能纯粹从录制的语音音讯和未配对的文字中学习,过程不需要进行任何转录的工作,与过去的自动语音辨识系统相比,脸书采用了一种新方法,能够从未标记的音讯中学习语音结构,结合Wav2vec-U和k-平均算法,就能将语音分割出各个对应的语音单元,像是把CAT这个词分割成/K/、/AE/和/T/。
为了要学习辨识语音中的单词,研究人员训练了由生成网络(Generator)和判别网络(Discriminator)组成的生成对抗网络(GAN),其生成网络使用嵌入在自我监督表示中的每个音讯片段,并预测和语言中声音相对符的音位(Phoneme),目的是要试图欺骗判别网络来进行训练,判别网络会评估预测的音位序列是否逼真。最初生成网络产生的结果很差,但是经过判别网络的回馈,生成网络产生的结果会更加准确。
研究人员提到,判别网络本身也是一个神经网络,透过将生成网络的输出当做输入,以及来自各种音元化的真实文本,能训练判别网络学会区分由生成网络产生的输出和真实文本。
研究人员将Wav2vec-U与其他模型比较,以评估Wav2vec-U的效能,在TIMIT基准测试中,与最佳的非监督式方法相比,Wav2vec-U错误率降低57%,而在更大型的Librispeech基准测试中,Wav2vec-U与基准中历年最佳效能的监督式模型相比(下图),Wav2vec-U在没有任何转录资料训练下,和2019年使用960小时转录资料训练的模型效能不相上下。
TIMIT和Librispeech都是用来评估英文系统的基准测试,但英文由于有大量的标签资料集,已经存在极佳的语音辨识技术,而非监督式语音辨识,将对于缺乏标签资料的语言,产生极大的影响。因此研究人员也开始在Swahili、Tatar和Kyrgyz等标签资源匮乏的语言中,研究使用Wav2vec-U。
脸书提到,Wav2vec-U是他们在语音辨识、自我监督学习和非监督式机器翻译上多年的成果,让模型仅透过观察就可以习得解决任务的能力,这项成果将使得语音技术为更多人所用。
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