54、端到端语音识别与深度强化学习

端到端语音识别与深度强化学习

1. 端到端语音识别

1.1 注意力权重可视化

在端到端语音识别中，对输入音频单个文件的注意力权重在不同训练轮次有明显变化。例如，在第 1 个训练轮次和第 20 个训练轮次后，注意力权重分布不同，这反映了模型在训练过程中的学习情况。

1.2 不同方法的性能测试

以下是不同端到端语音识别方法在 Common Voice 测试集上的性能测试结果，以词错误率（WER）作为衡量指标：
| 方法 | WER |
| — | — |
| Deep Speech 2（无解码） | 22.83 |
| Deep Speech 2（4 - gram LM，束搜索大小为 512） | 5.59 |
| ESPnet（无解码） | 12.34 |
| ESPnet（无语言模型，束搜索大小为 20） | 11.56 |
| Kaldi TDNN | 4.44 |

从这些结果可以看出，使用 CTC - 注意力模型的基础声学模型相比 Deep Speech 2 基线（WER 为 22.83），收敛速度更快、更稳定，且 WER 更低。虽然这个结果不如 Kaldi 的表现，但 Deep Speech 2（使用语言模型）和 Kaldi 模型的结果相当，而且端到端方法的训练过程比传统自动语音识别（ASR）方法更直接，无需迭代训练和对齐。此外，在解码过程中加入语言模型可以在不需要大量语言学资源的情况下获得较好的结果。

1.3 读者和从业者的练习建议

对于读者和从业者，可以尝试以下有趣的问题：
1. 训练 Deep Sp