合成语音训练语音识别器的技术突破

技术背景

近年来，大多数商业自动语音识别系统开始从混合系统转向端到端神经网络模型。端到端模型直接将声学信号作为输入并输出文本，在性能和灵活性方面具有优势，但需要比混合系统更多的训练数据。

核心技术方案

合成语音生成

• 采用文本转语音模型生成合成语音数据
• 为每个语音样本随机选择32种声音配置文件（来自实验室收集的500种声音）
• TTS模型采用编码器-解码器架构：编码器生成输入文本的向量表示，解码器将其转换为输出频谱图
• 使用神经声码器将频谱图转换为实际语音信号

数据增强技术

• 应用不同类型的混响效果
• 添加背景噪声（60%概率）
• 衰减特定频段
• 信号部分掩码模拟中断
• 通过随机组合确保样本多样性

持续学习框架

为防止模型微调时出现灾难性遗忘，采用四阶段训练策略：

1. 第一阶段：在原始数据集基础上添加5000小时合成数据，冻结编码器参数，仅更新解码器权重
2. 第二阶段：在组合数据集上微调，允许更新编码器权重
3. 第三阶段：仅在原始数据上微调，在损失函数中添加权重变化惩罚项
4. 第四阶段：无约束地在原始数据上微调所有权重

实验结果

• 第二阶段训练后，新词汇错误率相比基线降低86%以上
• 经过完整四阶段训练，新词汇错误率降低65%，同时原有词汇识别性能优于基线
• 该方法可根据不同应用场景灵活调整训练策略

技术价值

该研究展示了合成数据在语音识别模型适应新词汇场景下的有效性，为解决数据稀缺问题提供了可行的技术路径。通过精心设计的持续学习机制，实现了新知识融入与原有知识保留的最佳平衡。
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