端到端语音识别（四） raw wavform

现在的端到端语音识别的第一个“端”大部分还是使用人为设定的语音特征，比如FBANK/PLP，更高级的端到端语音识别输入是语音波形，输出是文字。
近几年也有一些工作是使用神经网络（比如CNN）来学习传统的特征提取步骤，取得了跟使用传统的语音特征相当的结果，当前这部分工作绝大多数还是基于传统的HMM框架来做，还没有跟CTC或者encoder-decoder相结合。

CNN

Google[1]分析了CNN跟mel-scale filterbank之间的关系，convolution layer相当于学习一组FIR滤波器，学习到的这组filter对应的中心频率曲线跟mel-fb类似。

CLDNN

Google[2]使用一层CNN来抽取特征，声学模型使用CLDNN，在2000h数据集上取得了跟log-mel filterbank特征相当的效果。

第一层称为time-convolutional layer，用来学习滤波器参数。

• 每次输入M个采样点，帧移10ms
• 使用P个filter，对应于最后的P个频率输出
• max pooling，移除语音的short term phase信息

后面使用CLDNN的网络结构，这里面的convolutional layer称为fConv layer，相当于与频域信号做卷积，减少spectral variations。

CNN+TDNN

[3]提出了CNN+TDNN的网络结构，相比于[2]来讲，抽取特征使用NIN的非线性变换来替换pooling，获得了更快的收敛速度。

Reference

[1].SPEECH ACOUSTIC MODELING FROM RAW MULTICHANNEL WAVEFORMS
[2].Learning the Speech Front-end With RawWaveform CLDNNs
[3].Acoustic modelling from the signal domain using CNNs

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