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【ASR】基于分块非自回归模型的流式端到端语音识别

news 2025/5/30 14:46:06

论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.09428

摘要

非自回归 (NAR) 模型在语音处理中越来越受到关注。凭借最新的基于注意力的自动语音识别 (ASR) 结构，与自回归 (AR) 模型相比，NAR 可以在仅精度略有下降的情况下实现有前景的实时因子 (RTF) 提升。然而，识别推理需要等待完整语音话语的完成，这限制了其在低延迟场景中的应用。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的端到端流式 NAR 语音识别系统，该系统结合了分块注意力和带有掩码预测 (Mask-CTC) NAR 的连接主义时间分类。在推理过程中，输入音频被分成小的块，然后以分块流式的方式进行处理。为了解决每个块输出边缘处的插入和删除错误，我们应用了一种带有动态映射技巧的重叠解码策略，该策略可以生成更连贯的句子。实验结果表明，与普通的 Mask-CTC 相比，该方法在低延迟条件下提高了在线 ASR 识别率。此外，与基于 AR 注意力的模型相比，它可以实现更快的推理速度。我们所有的代码都将在 https://github.com/espnet/espnet 公开发布。

关键索引词：非自回归语音识别，流式 ASR，分块注意力，Mask-CTC

1、引言

在过去几年中，深度学习的进步极大地提高了端到端 (E2E) 自动语音识别 (ASR) 的性能 [1, 2, 3]。大多数这些 E2E-ASR 研究都是基于自回归 (AR) 模型，并且它们取得了最先进的性能 [4]。然而，AR 模型的一个缺点是推理时间随着输出长度线性增加。近年来，非自回归 (NAR) 模型在序列到序列任务中越来越受到关注，包括机器翻译[5, 6, 7]、语音识别 (ASR)[1, 8, 9, 10, 11]和语音翻译[12]。与自回归 (AR) 模型相比，NAR 模型可以同时预测输出符元，其推理速度比 AR 模型快得多。特别是，连接时序分类 (CTC) 是一种流行且简单的 NAR 模型[1, 6]。然而，CTC 对预测的符元之间作出了强烈的条件独立性假设，导致其性能不如基于 AR 注意力的模型[13]。

为了克服这个问题，ASR 领域提出了一些 NAR 研究。 A-FMLM[14] 旨在根据未掩码的符元和输入语音预测掩码符元。然而，它需要首先预测输出长度，这很困难，并且容易导致较长的输出序列。 Imputer [8] 直接使用输入特征序列的长度来解决问题并与AR模型达到可比性的性能，但是计算成本可能非常大。 ST-NAR[15] 使用 CTC 预测目标长度并指导解码。它速度很快，但与 AR 模型相比，精度下降幅度很大。与以前的方法不同，Mask-CTC[16] 首先使用 CTC 的贪婪解码生成输出符元，然后通过掩码预测解码器[7]细化置信度低的符元。 Mask-CTC 通常预测长度合理的序列，并且可以实现快速的推理速度，比基于 AR 注意力的模型快 7 倍。

除了快速推理之外，延迟也是用于实时语音接口的 ASR 系统需要考虑的重要因素。之前已经有很多关于基于循环神经网络换能器 (RNN-T)[2, 13, 17, 18] 的低延迟端到端 ASR 和具有 AR 模型的在线基于注意力的编码器解码器 (AED)，例如单调分块注意 (MoChA)[19, 20]、触发注意[21]和分块注意[22, 23]的研究。

受此类在线 AR AED 研究和新兴 NAR 研究趋势的启发，我们提出了一种新颖的端到端流式 NAR 语音识别系统，它结合了分块注意和 Mask-CTC 模型。在推理过程中，输入音频首先被分割成带有连续块之间50%重叠的小块。CTC首先基于块级注意力编码器的输出，通过高效的贪婪前向遍历预测每个块的初步符元。为了解决CTC输出中经常出现在每个块边界处的插入和删除错误，我们应用了一种动态重叠策略[24]来生成连贯的句子。然后，低置信度符元被掩盖，并由一个基于其余符元的掩码预测NAR解码器[25]重新预测。贪婪CTC、动态重叠解码和掩码预测都运行速度非常快，因此可以实现非常低的实时因子(RTF)。我们在TEDLIUM2 [26]和AISHELL1 [27]上评估了我们的方法。与普通的全注意力Mask-CTC相比，我们的方法在低延迟条件下降低了在线ASR识别错误率，并且具有非常快的推理速度。据我们所知，这是第一个将NAR机制扩展到流式ASR的工作。

与其他流式ASR研究的关系

最近流式ASR最重要的成功是RNN-T及其变体。基于RNN-T的系统实现了流式应用中最先进的ASR性能，并成功部署在生产系统中[17, 18, 28, 29]。然而，循环机制使用循环层根据所有之前的符元预测当前输入帧的符元，NAR难以轻松应用于此。此外，本文中的几个想法受到了在线AR AED架构[24, 22, 23]的启发，因为它们与基于相似编码器-解码器框架的NAR模型具有更多技术联系。

2、Mask-CTC

Mask-CTC是一个非自回归模型，它使用CTC目标和掩码预测目标进行训练[16]，其中掩码预测解码器根据CTC输出符元和编码器输出预测掩码符元。 CTC基于帧之间条件独立性的假设预测帧级输入-输出对齐。它对输出序列的概率进行建模，方法是将所有可能的对齐方式相加，其中 P(Y|X) 表示输出序列，而 Y 表示输入音频。 X 然而，由于条件独立性假设，CTC 失去了对输出符元之间相关性建模的能力，从而导致性能下降。但是，由于有条件的独立性假设，CTC失去了产出 Token 之间建模相关性和因此失去性能的能力。

Mask-CTC旨在通过采用基于注意力的解码器作为掩盖语言模型（MLM） [7，30] 来减轻此问题，并迭代完善CTC贪婪解码的输出。在训练过程中，真实情况中的标记会被随机选择并替换为特殊的⟨mask⟩符元，以其余未被掩码的符元为条件， $Y_{mask}$ 以及基于注意力的编码器输出。 $Y_{obs}$ 其中 $H_{enc}$ 表示基于多头自注意力的编码器。

MHSAEncoder(⋅) Mask-CTC 模型通过 CTC 和 MLM 目标的加权和进行优化： Mask-CTC模型通过CTC和MLM目标的加权总和进行了优化：其中 γ 是一个可调超参数。

3、流式NAR

所提出的端到端流式NAR语音识别系统的整体架构如图1所示。与Mask-CTC相比，主要区别在于用分块注意力编码器替换了公式(1)所示的基于普通多头自注意力机制的编码器（例如Transformer/Conformer），从而使模型能够进行流式处理。

3.1、分块注意力编码器

为了构建基于AED的流式ASR系统，编码器只能访问有限的未来上下文。我们使用基于分块注意力（BA）的编码器[22, 23]，而不是普通的多头自注意力（MHSA）。在基于BA的编码器中，输入序列X被分成固定长度的块 $X=[X_b]^B_{b=0}$ ，其中 $X_b=[x_{bl},...,x_{(b+1)l-1}$ 。这里 b 是块索引， B 是整个输入中最后一个块的索引，并且 l 是块长度。在分块注意力的计算中，每个块只关注当前块和前一个块中前一层网络的输出。第 b 个块定义如下：

其中 $Z^{i}_b$ 是编码器第 i 个块的输出， b-th block， $Z^0=X$ 的三个参数 MHSA(⋅) 分别是查询、键和值矩阵变量。同样，Conformer编码器中的分块深度卷积(BDC)定义如下：

其中 CONV(⋅) 是1D深度卷积，并且 BPAD(⋅) 指的是分块填充，它在右侧边缘填充零，并在 $Z^i_{b-1}$ 的左侧边缘填充 $Z^{i-1}_b$ 以保持输入/输出维度相同。其余操作，例如逐点卷积和激活函数，与Conformer[31]中的相同。

3.2、分块掩码-CTC

如图1所示，提出的端到端流式NAR语音识别系统由基于分块注意力的编码器、CTC、动态映射过程和MLM解码器组成。为方便起见，训练过程中我们使用完整的音频作为输入。但由于编码器的计算是分块进行的，因此一个块内的 CTC 输出仅取决于当前块和前一个块的输入。本文遵循 NAR 方法，对 CTC 应用贪婪解码，该方法在每个时间步选择概率最高的符元。贪婪解码 CTC 的每个块的输出为：

其中 $b \in [0,..,B]$ , $t_{i,b}$ 表示第 i 个时间步属于第 b 个块， $t_{i,b} \in [t_{0,b},...,t_{l-1,b}]$ BAEncoder 指的是第 3.1节中提到的分块注意力编码器， $X_{-1}$ 在计算过程中被设置为与 $X_b$ 大小相同的零矩阵。同时，真实目标符元被随机掩蔽，并由 MLM 解码器重新预测。

在推理过程中，输入在线分割成具有 50% 重叠的固定长度块，并以流式方式馈送到编码器。编码器前向传递和 CTC 解码与训练过程相同。如图 1 所示，虚线表示 CTC 输出 $y_{b-1}$ 对应于输入块 $X_{b-1}$ ，实线表示 CTC 输出 $y_b$ 的 $X_b$ 。在 $y_{b-1}$ 和 $y_b$ 之间重叠的符元上应用了一种动态映射技巧，以生成连贯的输出。更多细节将在第3.3节中展示。然后，来自 CTC 解码输出的置信度分数低的符元， $\pi_{0..B}$ ，被屏蔽并由 MLM 解码器重新预测。预测过程分多个迭代进行。在每次迭代中，将具有较高预测概率的符元填充到被屏蔽的位置，并将重新填充的序列用作下一迭代的输入。

其中 Y0^ 表示来自 CTC 输出的被屏蔽的符元序列， m 表示重新预测的迭代次数， yk,m 表示 k 第 mth 次迭代中重预测的符元， yk,m 然后被填充到预测的序列中 Y^m−1 在相应的掩蔽位置以形成 mth 预言 Y^m. Y^N 将是最终输N 是迭代的总数。

3.3、用于重叠推断的动态映射

尽管将输入音频分为固定长度是一种直接形成流式ASR的方法，但它将在块边界处导致可怕的性能退化。一个段边界可能出现在 Token 的中间，导致一个 Token 可能在两个连续的块中具有重复识别或不认可。基于VAD的细分方法是解决问题的一种方法，但它对阈值敏感并可能导致较大的延迟。

在本文中，我们像 [24] 中的动态映射技巧一起应用了重叠的推断，以恢复边界处的错误输出，如算法1所示。在推理期间，我们使用 50% 分割输入音频时重叠，这可以确保由编码器和CTC预测输入音频的任何框架。通过定位符元索引在 $y_b$ 最接近于中心点的位置， $C_b$ 我们动态搜索（ $y_{b,:idx_b}$ 和 $y_{b-1,idx_{b-1}:}$ ). 正规化指的是从CTC输出中去除重复和空白符元 $C_b$ 。遵循评分函数： $Score(t^j_b)=-|j-(l-1)/2|$ ，我们选择最佳对齐路径上符元对中的一个符元作为重叠段的输出。这里 $t^j_b$ 指的是 j-th个符元在 b-th 块中，而 l 是块长度。

4、实验

4.1、实验设置和数据集

我们评估了有关中文和英语语音语料库的提议模型：tedlium2 [26] 和aishell1 [27] 。对于所有实验，输入特征为80维对数梅尔滤波器组，并包含基于25毫秒帧长和10毫秒帧移计算的基音特征。我们使用Kaldi Toolkit [32] 进行特征提取。我们还应用速度扰动（速度= 0.9、1.0、1.1）和频谱增强 [33] 用于数据增强。通过全文解码和流解码来评估模型。

所有实验均使用开源，E2E语音处理工具包ESPNET [34，35，31] 进行。编码器首先包含2个CNN块，将输入简单采样至 1/4，然后是12个基于MHSA的层。在流NAR中，基于BA的层（等式4， 5)在编码器中用于替换MHSA。解码器具有类似的堆叠块结构，具有6层，只有全注意 Transformer 块。对于本文中的任何自我发挥作用，我们都会使用 h=4 平行注意力头，尺寸 $d^{att}=256$ . 对于馈送层，我们使用维度 $d^{ffn}=2048$ 并将其应用于激活功能。在自我注意事项中，在输入 [36] 中增强了相对位置嵌入。我们使用 15 作为构象卷积的内核大小。 TEDLIUM2上的模型经过200个时期的训练，Aishell1上的模型接受了150个时期的训练。评估是在最佳10个检查站的平均模型上进行的。在解码过程中，我们不整合语言模型。

4.2、结果

表1显示了TEDLIUM2结果，包括DEV/测试集，平均延迟和实时因子（RTF）上的单词错误率（WER）。在CPU平台（Intel（r）Xeon（R）CPU E5-2686 V4 @ 2.3GHz）上测量了潜伏期和RTF。我们设置了块长度 l=16，对应于 640MS在子采样之前。全文评估是在话语级别上完成的，而流式评估是在每个说话者的未分段流音频上完成的。由于很难用长期未分段的音频来定义延迟，因此我们用Dev计算了平均每条话的平均延迟：

最后一个 Token 发射的时间是模型预测最后一个 Token 的时间戳，语音的结束是通过强迫与外部模型对齐来确定的。该延迟视为既延迟延迟又是计算时间。为了进行比较，我们还通过测量每个发音的平均解码时间来报告全文解码的延迟，因为在全文中，在整个音频喂食之前无法启动。

与Mask-CTC相比，所提出的流式NAR模型在流模式下的性能要好得多。使用构象异构器编码器，Mask-CTC开发的WER为23.5，平均延迟为310ms，而流NAR的延迟为12.1，平均延迟为140ms。 RTF的速度分别比基于AR注意力的模型的速度分别= 1/10 = 1/10。 Mask-CTC模型接受了完整的上下文输入培训，并通过完整的将来的信息更好地工作。我们可以在流解码模式下观察到显着的降解，这是由于训练和解码过程中的输入不匹配。另一方面，提出的流媒体NAR只能以较小的未来上下文识别当前框架，因此与流推断非常吻合。但是，在提出的模型中，WERS从完整上下文模式（从10.4/9.4到12.1/11.7）增加。原因是在段边界上列出的错误。从我们的观察结果来看，这些错误可以缓解，但不能完全通过动态映射来解决，即使有较大的块长度也存在。

表2显示了Aishell1上的结果。由于用于构象异构体和面罩的超参数需要仔细调整，并且在我们的初步实验中很容易拟合模型，因此我们仅在AISHELL1任务上报告 Transformer 结果。当在流媒体NAR时提供全文时，香草蒙版-CTC在流媒体解码过程中提供了更好的效果，但是在流媒体解码方面更好，但是好处小于TEDLIUM2中的收益。一个可能的原因是，Aishell1中的训练话语比Tedlium2短得多。全文的关注还可以获得仅在未来的短暂上下文中识别的能力。

为了了解在不同延迟下流媒体NAR的性能，在表3中，我们比较了teDlium2上的块意见 Transformer （BA-TF）和块关注构象异构体（BA-CF）的WERS。我们观察到，随着块长度变短，延迟变小，而RTF上升时，由于较短的块需要更多的迭代才能转发整个输入音频。此外，当块长度从5120ms降低到1280ms时，结果很少会改变。它表明在流媒体ASR中，更接近的未来上下文比遥远的播放器更活跃。

表1：TEDLIUM2：在dev/test上的WERs、平均延迟和RTF被报告。所有流式解码模式使用640ms输入段。基于注意力的AR和Mask-CTC模型使用传统注意力进行训练，而提出的流式NAR使用块状注意力，块长度为640ms。

表2：AISHELL1：报告了WERs、平均延迟和RTF。所有流式推理使用1280ms输入段。基于注意力的AR和Mask-CTC模型使用传统注意力，而提出的流式NAR使用块状注意力，块长度为1280ms。

表3：在TEDLIUM2上对提出的具有不同块长度（BL）的流式NAR模型进行的WERs和RTF，所有实验都是在流式模式下进行的。

5、结论

在这篇论文中，我们提出了一种新颖的端到端流式NAR语音识别系统。具体来说，我们结合了基于块状注意力的编码器（Encoder）和Mask-CTC。此外，我们应用了动态重叠推理来减轻边界处的错误。与传统的掩码CTC相比，所提出的流式NAR模型在全文解码方面实现了具有竞争力的性能，并且与传统的掩码CTC流式解码相比，具有非常低的语音延迟。此外，在束宽（beam size）分别为1和10时，所提出模型的解码速度比基于AR注意力的模型分别快约2倍和10倍。我们的未来计划是开发更好的边界定位方法来替代重叠推理，并在解码过程中集成外部语言模型。

6、确认

我们想感谢早稻田大学的Higuch Yusuke先生关于Mask-CTC的有价值信息。

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