作為國內(nèi)智能語音與人工智能產(chǎn)業(yè)領導者，科大訊飛在北京國家會議中心召開了以“AI復始，萬物更新”為主題的2015年年度發(fā)布會。在發(fā)布會上，科大訊飛介紹了訊飛超腦計劃的最新進展，并發(fā)布了數(shù)款讓人印象深刻的創(chuàng)新型產(chǎn)品。特別值得一提的是，在發(fā)布會現(xiàn)場，科大訊飛全球首次將演講人的演講，同步轉寫成文字在大屏幕顯示，敢于接受現(xiàn)場數(shù)千參會者和數(shù)千萬觀看視頻直播觀眾的檢驗，系統(tǒng)的轉寫效果之好讓大家直呼驚艷。此次發(fā)布會轉寫系統(tǒng)就是依托于訊飛全球領先的中文語音識別系統(tǒng)。今天，我們就為大家從技術上揭秘科大訊飛的新一代語音識別系統(tǒng)。

劉慶峰董事長現(xiàn)場演講內(nèi)容同步轉寫成文字顯示在屏幕上

眾所周知，自2011年微軟研究院首次利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(Deep Neural Network, DNN)在大規(guī)模語音識別任務上獲得顯著效果提升以來，DNN在語音識別領域受到越來越多的關注，目前已經(jīng)成為主流語音識別系統(tǒng)的標配。然而，更深入的研究成果表明，DNN結構雖然具有很強的分類能力，但是其針對上下文時序信息的捕捉能力是較弱的，因此并不適合處理具有長時相關性的時序信號。而語音是一種各幀之間具有很強相關性的復雜時變信號，這種相關性主要體現(xiàn)在說話時的協(xié)同發(fā)音現(xiàn)象上，往往前后好幾個字對我們正要說的字都有影響，也就是語音的各幀之間具有長時相關性。

圖1：DNN和RNN示意圖

相比前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡DNN，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Network, RNN)在隱層上增加了一個反饋連接，也就是說，RNN隱層當前時刻的輸入有一部分是前一時刻的隱層輸出，這使得RNN可以通過循環(huán)反饋連接看到前面所有時刻的信息，這賦予了RNN記憶功能，如圖1所示。這些特點使得RNN非常適合用于對時序信號的建模，在語音識別領域，RNN是一個近年來替換DNN的新的深度學習框架，而長短時記憶模塊(Long-Short Term Memory, LSTM)的引入解決了傳統(tǒng)簡單RNN梯度消失等問題，使得RNN框架可以在語音識別領域?qū)嵱没@得了超越DNN的效果，目前已經(jīng)在業(yè)界一些比較先進的語音系統(tǒng)中使用。

除此之外，研究人員還在RNN的基礎上做了進一步改進工作，圖2是當前語音識別中的主流RNN聲學模型框架，主要還包含兩部分：深層雙向LSTM RNN和CTC(Connectionist Temporal Classification)輸出層。其中雙向RNN對當前語音幀進行判斷時，不僅可以利用歷史的語音信息，還可以利用未來的語音信息，可以進行更加準確的決策；CTC使得訓練過程無需幀級別的標注，實現(xiàn)有效的“端對端”訓練。

圖2：基于LSTM RNN的主流聲學模型框架

目前，國際國內(nèi)已經(jīng)有不少學術或工業(yè)機構掌握了RNN模型，并在上述某個或多個技術點進行研究。然而，上述各個技術點單獨研究時一般可以獲得較好的結果，但是如果想將這些技術點融合在一起的時候，則會碰到一些問題。例如，多個技術結合在一起的提升幅度會比各個技術點幅度的疊加要小。又例如，傳統(tǒng)的雙向RNN方案，理論上需要看到語音的結束（即所有的未來信息），才能成功的應用未來信息來獲得提升，因此只適合處理離線任務，而對于要求即時響應的在線任務（例如語音輸入法）則往往會帶來3-5s的硬延遲，這對于在線任務是不可接受的。再者，RNN對上下文相關性的擬合較強，相對于DNN更容易陷入過擬合的問題，容易因為訓練數(shù)據(jù)的局部不魯棒現(xiàn)象而帶來額外的異常識別錯誤。最后，由于RNN具有比DNN更加復雜的結構，給海量數(shù)據(jù)下的RNN模型訓練帶來了更大的挑戰(zhàn)。

鑒于上述問題，科大訊飛發(fā)明了一種名為前饋型序列記憶網(wǎng)絡FSMN(Feed-forward Sequential Memory Network)的新框架。在這個框架中，可以把上述幾點很好的融合，同時各個技術點對效果的提升可以獲得疊加。值得一提的是，我們在這個系統(tǒng)中創(chuàng)造性提出的FSMN結構，采用非循環(huán)的前饋結構，在只需要180ms延遲下，就達到了和雙向LSTM RNN相當?shù)男Ч?。下面讓我們來具體看下它的構成。

圖3：FSMN結構示意圖

圖4：FSMN中隱層記憶塊的時序展開示意圖（左右各看一幀）

圖3即為FSMN的結構示意圖，相比傳統(tǒng)的DNN，我們在隱層旁增加了一個稱為“記憶塊”的模塊，用于存儲對判斷當前語音幀有用的歷史信息和未來信息。圖4畫出了雙向FSMN中記憶塊左右各記憶一幀語音信息（在實際任務中，可根據(jù)任務需要，人工調(diào)整所需記憶的歷史和未來信息長度）的時序展開結構。

從圖中我們可以看出，不同于傳統(tǒng)的基于循環(huán)反饋的RNN，F(xiàn)SMN記憶塊的記憶功能是使用前饋結構實現(xiàn)的。這種前饋結構有兩大好處：首先，雙向FSMN對未來信息進行記憶時，沒有傳統(tǒng)雙向RNN必須等待語音輸入結束才能對當前語音幀進行判斷的限制，它只需要等待有限長度的未來語音幀即可，正如前文所說的，我們的雙向FSMN在將延遲控制在180ms的情況下就可獲得媲美雙向RNN的效果；其次，如前所述，傳統(tǒng)的簡單RNN因為訓練過程中的梯度是按時間逐次往前傳播的，因此會出現(xiàn)指數(shù)衰減的梯度消失現(xiàn)象，這導致理論上具有無限長記憶的RNN實際上能記住的信息很有限，然而FSMN這種基于前饋時序展開結構的記憶網(wǎng)絡，在訓練過程中梯度沿著圖4中記憶塊與隱層的連接權重往回傳給各個時刻即可，這些連接權重決定了不同時刻輸入對判斷當前語音幀的影響，而且這種梯度傳播在任何時刻的衰減都是常數(shù)的，也是可訓練的，因此FSMN用一種更為簡單的方式解決了RNN中的梯度消失問題，使得其具有類似LSTM的長時記憶能力。

另外，在模型訓練效率和穩(wěn)定性方面，由于FSMN完全基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，所以不存在RNN訓練中因mini-batch中句子長短不一需要補零而導致浪費運算的情況，前饋結構也使得它的并行度更高，可最大化利用GPU計算能力。從最終訓練收斂的雙向FSMN模型記憶塊中各時刻的加權系數(shù)分布我們觀察到，權重值基本上在當前時刻最大，往左右兩邊逐漸衰減，這也符合預期。進一步，F(xiàn)SMN可和CTC準則結合，實現(xiàn)語音識別中的“端到端”建模。

最后，和其他多個技術點結合后，訊飛基于FSMN的語音識別框架可獲得相比業(yè)界最好的語音識別系統(tǒng)40%的性能提升，同時結合我們的多GPU并行加速技術，訓練效率可達到一萬小時訓練數(shù)據(jù)一天可訓練收斂。后續(xù)基于FSMN框架，我們還將展開更多相關的研究工作，例如：DNN和記憶塊更深層次的組合方式，增加記憶塊部分復雜度強化記憶功能，F(xiàn)SMN結構和CNN等其他結構的更深度融合等。在這些核心技術持續(xù)進步的基礎上，科大訊飛的語音識別系統(tǒng)將不斷挑戰(zhàn)新的高峰！