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总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（Feed Forward Deep Neural Network）引入到声学模型建模中将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率，引领了DNN-HMM混合系统的风潮长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory）可以说昰目前语音识别应用最广泛的一种结构这种网络能够对语音的长时相关性进行建模，从而提高识别正确率双向LSTM网络可以获得更好的性能，但同时也存在训练复杂度高、解码时延高的问题尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。

回顾近一年语音识别的发展deep cnn绝对称得仩是比较火的关键词，很多公司都在这方面投入了大量研究其实 CNN 被用在语音识别中由来已久，在 12、13 年的时候 Ossama Abdel-Hamid 就将 CNN 引入了语音识别中那時候的卷积层和 pooling 层是交替出现的，并且卷积核的规模是比较大的CNN 的层数也并不多， 主要是用来对特征进行加工和处理使其能更好的被鼡于 DNN 的分类。随着CNN在图像领域的发光发热VGGNet，GoogleNet和ResNet的应用为CNN在语音识别提供了更多思路，比如多层卷积之后再接 pooling 层减小卷积核的尺寸可鉯使得我们能够训练更深的、效果更好的 CNN 模型。

1 语音识别为什么是卷积要用CNN

通常情况下语音识别都是基于时频分析后的语音谱完成的，洏其中语音时频谱是具有结构特点的要想提高语音识别率，就是需要克服语音信号所面临各种各样的多样性包括说话人的多样性(说话囚自身、以及说话人间)，环境的多样性等一个卷积神经网络提供在时间和空间上的平移不变性卷积，将卷积神经网络的思想应用到语音識别的声学建模中则可以利用卷积的不变性来克服语音信号本身的多样性。从这个角度来看则可以认为是将整个语音信号分析得到的時频谱当作一张图像一样来处理，采用图像中广泛应用的深层卷积网络对其进行识别

从实用性上考虑，CNN也比较容易实现大规模并行化运算虽然在CNN卷积运算中涉及到很多小矩阵操作，运算很慢不过对CNN的加速运算相对比较成熟，如Chellapilla等人提出一种技术可以把所有这些小矩阵轉换成一个大矩阵的乘积一些通用框架如Tensorflow，caffe等也提供CNN的并行化加速为CNN在语音识别中的尝试提供了可能。

下面将由“浅”入“深”的介紹一下cnn在语音识别中的应用

在语音识别任务中可以获得比DNN更好的性能提升，对建模能力来说CNN擅长减小频域变化，LSTM可以提供长时记忆所以在时域上有着广泛应用，而DNN适合将特征映射到独立空间而在CLDNN中，作者将CNNLSTM和DNN串起来融合到一个网络中，获得比单独网络更好的性能

CLDNN网络的通用结构是输入层是时域相关的特征，连接几层CNN来减小频域变化CNN的输出灌入几层LSTM来减小时域变化，LSTM最后一层的输出输入到全连接DNN层目的是将特征空间映射到更容易分类的输出层。之前也有将CNN LSTM和DNN融合在一起的尝试不过一般是三个网络分别训练，最后再通过融合層融合在一起而CLDNN是将三个网络同时训练。实验证明如果LSTM输入更好的特征其性能将得到提高，受到启发作者用CNN来减小频域上的变化使LSTM輸入自适应性更强的特征，加入DNN增加隐层和输出层之间的深度获得更强的预测能力

网络结构图如图1，假设中心帧为考虑到内容相关性，向左扩展L帧向右扩展R帧，则输入特征序列为[, . . . ,]特征向量使用的是40维的log梅尔特征。

由于CNN最后一层输出维度很大大小为feature-mapstimefrequency，所以在CNN后LSTM之前接一个线性层来降维而实验也证明降维减少参数并不会对准确率有太大影响，线性层输出为256维

CNN后接2层LSTM，每个LSTM层采用832个cells512维映射层来降維。输出状态标签延迟5帧此时DNN输出信息可以更好的预测当前帧。由于CNN的输入特征向左扩展了l帧向右扩展了r帧为了确保LSTM不会看到未来多於5帧的内容，作者将r设为0最后，在频域和时域建模之后将LSTM的输出连接几层全连接DNN层。

借鉴了图像领域CNN的应用作者也尝试了长短时特征，将CNN的输入特征作为短时特征直接输入给LSTM作为部分输入CNN的输出特征直接作为DNN的部分输入特征。

针对CLDNN结构我们用自己的中文数据做了┅系列实验。实验数据为300h的中文有噪声语音所有模型输入特征都为40维fbank特征，帧率10ms模型训练采用交叉熵CE准则，网络输出为2w多个state由于CNN的輸入需要设置l和r两个参数，r设为0l经过实验10为最优解，后面的实验结果中默认l=10,r=0

其中LSTM为3层1024个cells，project为512 CNN+LSTM和CNN+LSTM+DNN具体的网络参数略有调整，具体如下圖另外还增加一组实验，两层CNN和三层LSTM组合实验验证增加一层LSTM对结果有提高，但继续增加LSTM的层数对结果没有帮助

在过去的一年中，语喑识别取得了很大的突破IBM、微软、百度等多家机构相继推出了自己的Deep CNN模型，提升了语音识别的准确率Residual/Highway网络的提出使我们可以把神经网絡训练的更深。尝试Deep CNN的过程中大致也分为两种策略：一种是HMM 框架中基于 Deep CNN结构的声学模型，CNN可以是VGG、Residual 连接的 CNN 网络结构、或是CLDNN结构另一种昰近两年非常火的端到端结构，比如在 CTC 框架中使用CNN或CLDNN实现端对端建模或是最近提出的Low Frame Rate、Chain 模型等粗粒度建模单元技术。

对于输入端大体吔分为两种：输入传统信号处理过的特征，采用不同的滤波器处理然后进行左右或跳帧扩展。

第二种是直接输入原始频谱将频谱图当莋图像处理。

百度将 Deep CNN 应用于语音识别研究使用了 VGGNet ，以及包含Residual 连接的深层 CNN等结构并将 LSTM 和 CTC 的端对端语音识别技术相结合，使得识别错误率楿对下降了 10% (原错误率的90%)以上

此前，百度语音每年的模型算法都在不断更新从 DNN ，到区分度模型到 CTC 模型，再到如今的 Deep CNN 基于 LSTM-CTC的声学模型吔于 2015 年底已经在所有语音相关产品中得到了上线。比较重点的进展如下：1)2013 年基于美尔子带的 CNN 模型?2)2014年，Sequence Discriminative Training(区分度模型)?3)2015 年初基于 LSTM-HMM的语音識别 ?4)2015 年底，基于 LSTM-CTC的端对端语音识别?5)2016 年Deep CNN 模型，目前百度正在基于Deep CNN 开发deep speech3据说训练采用大数据，调参时有上万小时做产品时甚至有 10 万尛时。

Fig5. 百度语音识别发展

百度发现深层 CNN 结构，不仅能够显著提升 HMM 语音识别系统的性能也能提升 CTC 语音识别系统的性能。仅用深层 CNN 实现端對端建模其性能相对较差，因此将如 LSTM 或 GRU的 循环隐层与 CNN结合是一个相对较好的选择可以通过采用 VGG 结构中的 3*3 这种小 kernel ，也可以采用 Residual 连接等方式来提升其性能而卷积神经网络的层数、滤波?个数等都会显著影响整个模型的建模能力，在不同规模的语音训练数据库上百度需要采用不同规模的 DeepCNN 模型配置才能使得最终达到最优的性能。

因此百度认为：1)在模型结构中，DeepCNN 帮助模型具有很好的在时频域上的平移不变性从而使得模型更加鲁棒(抗噪性)?2)在此基础上，DeepLSTM 则与 CTC 一起专注于序列的分类通过 LSTM 的循环连接结构来整合长时的信息。3)在 DeepCNN 研究中其卷积結构的时间轴上的感受野，以及滤波?的个数针对不同规模的数据库训练的语音识别模型的性能起到了非常重要的作用。4)为了在数万小時的语音数据库上训练一个最优的模型则需要大量的模型超参的调优工作，依托多机多 GPU 的高性能计算平台才得以完成工作。5)基于 DeepCNN 的端對端语音识别引擎也在一定程度上增加了模型的计算复杂度，通过百度自研的硬件也使得这样的模型能够为广大语音识别用户服务。

2015 姩IBM Watson 公布了英语会话语音识别领域的一个重大里程?：系统在非常流行的评测基准 Switchboard 数据库中取得了 8% 的词错率（WER）。到了2016年 5 月份IBM Watson 团队再次宣布在同样的任务中他们的系统创造了6.9% 的词错率新纪录，其解码部分采用的是HMM语言模型采用的是启发性的神经网络语言模型。声学模型主要包含三个不同的模型分别是带有maxout激活的循环神经网络、3*3卷积核的深度卷积神经网络、双向长短期记忆网络，下面我们来具体看看它們的内部结构

非常深的卷积神经网络的灵感来自2014ImageNet参赛的VGG网络，中心思想是使用较小的3*3卷积核来取代较大的卷积核通过在池化层之前叠加多层卷积网络，采取ReLU激活函数可以获得相同的感知区域，同时具备参数数目较少和更多非线性的优点

如上图所示，左1为最经典的卷積神经网络只使用了两个卷积层，并且之间包含一个池化层卷积层的卷积核也较大，99和43而卷积的特征面也较多，512张卷积特征面

左2、左3、左4均为深度卷积神经网络的结构，可以注意到与经典的卷积神经网络所不同的是卷积的特征面由64个增加到128个再增加到256个，而且池囮层是放在卷积的特征面数增加之前的；卷积核均使用的是较小的33卷积核池化层的池化大小由21增加到2*2。

最右边10-conv的参数数目与最左边的经典卷积神经网络参数数目相同但是收敛速度却足足快了5倍，尽管计算复杂度提高了一些

2016年9月在产业标准 Switchboard 语音识别任务上，微软研究者取得了产业中最低的 6.3% 的词错率（WER）基于神经网络的声学和语言模型的发展，数个声学模型的结合把 ResNet 用到语音识别。

而在2016年的10月微软囚工智能与研究部门的团队报告出他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低的词错率（WER），达到了5.9%5.9% 的词错率已经等同于人速记同样一段对话的水平，而且这是目前行Switchboard 语音识别任务中的最低记录这个里程?意味着，一台计算机在识别对话中的词上第一次能和囚类做得一样好系统性地使用了卷积和 LSTM

虽然在准确率的突破上都给出了数字基准，微软的研究更加学术是在标准数据库——口语数据庫 switchboard 上面完成的，这个数据库只有 2000 小时

根据 Mary Meeker 年度互联网报告，Google以机器学习为背景的语音识别系统2017年3月已经获得英文领域95%的字准确率，此結果逼近人类语音识别的准确率如果定量的分析的话，从2013年开始Google系统已经提升了20%的性能。

DFCNN的结构如下图所示它输入的不光是频谱信號，更进一步的直接将一句语音转化成一张图像作为输入即先对每帧语音进行傅里叶变换，再将时间和频率作为图像的两个维度然后通过非常多的卷积层和池化（pooling）层的组合，对整句语音进行建模输出单元直接与最终的识别结果比如音节或者汉字相对应。

首先从输叺端来看，传统语音特征在傅里叶变换之后使用各种人工设计的滤波器组来提取特征造成了频域上的信息损失，在高频区域的信息损失尤为明显而且传统语音特征为了计算量的考虑必须采用非常大的帧移，无疑造成了时域上的信息损失在说话人语速较快的时候表现得哽为突出。因此DFCNN直接将语谱图作为输入相比其他以传统语音特征作为输入的语音识别框架相比具有天然的优势。其次从模型结构来看，DFCNN与传统语音识别中的CNN做法不同它借鉴了图像识别中效果最好的网络配置，每个卷积层使用3x3的小卷积核并在多个卷积层之后再加上池囮层，这样大大增强了CNN的表达能力与此同时，通过累积非常多的这种卷积池化层对DFCNN可以看到非常长的历史和未来信息，这就保证了DFCNN可鉯出色地表达语音的长时相关性相比RNN网络结构在鲁棒性上更加出色。最后从输出端来看，DFCNN还可以和近期很热的CTC方案完美结合以实现整個模型的端到端训练且其包含的池化层等特殊结构可以使得以上端到端训练变得更加稳定。

由于CNN本身卷积在频域上的平移不变性同时VGG、残差网络等深度CNN网络的提出，给CNN带了新的新的发展使CNN成为近两年语音识别最火的方向之一。用法也从最初的2-3层浅层网络发展到10层以上嘚深层网络从HMM-CNN框架到端到端CTC框架，各个公司也在deep CNN的应用上取得了令人瞩目的成绩

总结一下，CNN发展的趋势大体为：

1 更加深和复杂的网络CNN一般作为网络的前几层，可以理解为用CNN提取特征后面接LSTM或DNN。同时结合多种机制如attention model、ResNet 的技术等。

3 粗粒度的建模单元趋势为从state到phone到character，建模单元越来越大

但CNN也有局限性，[2,3]研究表明卷积神经网络在训练集或者数据差异性较小的任务上帮助最大，对于其他大多数任务相對词错误率的下降一般只在2%到3%的范围内。不管怎么说CNN作为语音识别重要的分支之一，都有着极大的研究价值

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