Facebook發(fā)表最新的語(yǔ)音辨識(shí)技術(shù)Wav2vec-U，這是Wav2vec非監(jiān)督式版本，可以讓研究人員不需要將語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄成文字資料，就可以訓(xùn)練模型的方法，Wav2vec-U的效能已經(jīng)可媲美幾年前，使用1,000小時(shí)轉(zhuǎn)錄語(yǔ)音資料訓(xùn)練的監(jiān)督式模型。
無(wú)論是回答問(wèn)題還是執(zhí)行請(qǐng)求，語(yǔ)音辨識(shí)技術(shù)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用在各種情境，但現(xiàn)今的語(yǔ)音辨識(shí)系統(tǒng)，僅對(duì)少數(shù)語(yǔ)言友善，研究人員解釋?zhuān)@是因?yàn)樾枰罅康霓D(zhuǎn)錄音頻，才能夠訓(xùn)練出高品質(zhì)的語(yǔ)音辨識(shí)系統(tǒng)，但是每種語(yǔ)言、方言或是說(shuō)話方式并無(wú)法輕易的取得這樣的資料。
因此Facebook開(kāi)發(fā)了Wav2vec-U，這是一種不需要轉(zhuǎn)錄資料的語(yǔ)音辨識(shí)系統(tǒng)方法，F(xiàn)acebook已經(jīng)在Swahili和Tatar等語(yǔ)言測(cè)試該模型，由於這些語(yǔ)言缺乏大量帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練資料，因此一直沒(méi)有高品質(zhì)的語(yǔ)音辨識(shí)模型。
Wav2vec-U能純粹從錄制的語(yǔ)音音頻和未配對(duì)的文字中學(xué)習(xí)，過(guò)程不需要進(jìn)行任何轉(zhuǎn)錄的工作，與過(guò)去的自動(dòng)語(yǔ)音辨識(shí)系統(tǒng)相比，F(xiàn)acebook采用了一種新方法，能夠從未標(biāo)記的音頻中學(xué)習(xí)語(yǔ)音結(jié)構(gòu)，結(jié)合Wav2vec-U和k-平均演算法，就能將語(yǔ)音分割出各個(gè)對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音單元，像是把CAT這個(gè)詞分割成/K/、/AE/和/T/。
為了要學(xué)習(xí)辨識(shí)語(yǔ)音中的單詞，研究人員訓(xùn)練了由生成網(wǎng)絡(luò)（Generator）和判別網(wǎng)絡(luò)（Discriminator）組成的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），其生成網(wǎng)絡(luò)使用嵌入在自我監(jiān)督表示中的每個(gè)音頻片段，并預(yù)測(cè)和語(yǔ)言中聲音相對(duì)符的音位（Phoneme），目的是要試圖欺騙判別網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，判別網(wǎng)絡(luò)會(huì)評(píng)估預(yù)測(cè)的音位序列是否逼真。最初生成網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的結(jié)果很差，但是經(jīng)過(guò)判別網(wǎng)絡(luò)的回饋，生成網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的結(jié)果會(huì)更加準(zhǔn)確。
研究人員提到，判別網(wǎng)絡(luò)本身也是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，透過(guò)將生成網(wǎng)絡(luò)的輸出當(dāng)做輸入，以及來(lái)自各種音元化的真實(shí)文本，能訓(xùn)練判別網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)區(qū)分由生成網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的輸出和真實(shí)文本。
研究人員將Wav2vec-U與其他模型比較，以評(píng)估Wav2vec-U的效能，在TIMIT基準(zhǔn)測(cè)試中，與最佳的非監(jiān)督式方法相比，Wav2vec-U錯(cuò)誤率降低57％，而在更大型的Librispeech基準(zhǔn)測(cè)試中，Wav2vec-U與基準(zhǔn)中歷年最佳效能的監(jiān)督式模型相比（下圖），Wav2vec-U在沒(méi)有任何轉(zhuǎn)錄資料訓(xùn)練下，和2019年使用960小時(shí)轉(zhuǎn)錄資料訓(xùn)練的模型效能不相上下。
TIMIT和Librispeech都是用來(lái)評(píng)估英文系統(tǒng)的基準(zhǔn)測(cè)試，但英文由於有大量的標(biāo)簽資料集，已經(jīng)存在極佳的語(yǔ)音辨識(shí)技術(shù)，而非監(jiān)督式語(yǔ)音辨識(shí)，將對(duì)於缺乏標(biāo)簽資料的語(yǔ)言，產(chǎn)生極大的影響。因此研究人員也開(kāi)始在Swahili、Tatar和Kyrgyz等標(biāo)簽資源匱乏的語(yǔ)言中，研究使用Wav2vec-U。
Facebook提到，Wav2vec-U是他們?cè)谡Z(yǔ)音辨識(shí)、自我監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式機(jī)器翻譯上多年的成果，讓模型僅透過(guò)觀察就可以習(xí)得解決任務(wù)的能力，這項(xiàng)成果將使得語(yǔ)音技術(shù)為更多人所用。
