重磅公开！阿里语音识别模型端核心技术，让你“听”见未来-阿里云开发者社区

阿里妹导读：语音识别技术作为人工智能技术中的重要组成部分，成为影响人机交互的核心组件之一，从各种智能家用IoT设备的语音交互能力，到公共服务、智慧政务等场合的应用，语音识别技术正在影响着人们生活的方方面面。

本文将全面介绍阿里云语音识别技术中的重要模型端技术，希望和业界同仁交流探讨。
声学模型、语言模型和解码器可以看作是现代语音识别系统最核心的三个组成部分。虽然最近有一些研究者尝试构建End2end的语音识别系统，但包含声学模型、语言模型和解码器的现代语音识别系统依然是当前最主流和使用最广泛的系统。在这其中，声学模型主要用来构建输入语音和输出声学单元之间的概率映射关系；语言模型用来描述不同字词之间的概率搭配关系，使得识别出的句子更像自然文本；解码器负责结合声学单元概率数值和语言模型在不同搭配上的打分进行筛选，最终得到最可能的识别结果。

随着近几年深度学习的火热，语音识别领域也纷纷投入深度学习的大潮之中。将传统HMM-GMM声学模型替换成HMM-DNN声学模型后，可以获得超过20%的相对提升，在传统N-Gram语言模型基础上叠加NN-LM语言模型也可以获得进一步的提高。

在这过程中，声学模型由于更适合采用深度神经网络模型，从而受到研究者更多的关注。本文主要介绍阿里云语音识别技术中采用的声学模型技术和语言模型技术，包括LC-BLSTM声学模型、LFR-DFSMN声学模型和NN-LM语言模型，其中LC-BLSTM是对传统BLSTM模型的一种改进，在保持了高准确率的同时，提供了低延时的特性；而DFSMN是一种新颖的非递归结构的神经网络却可以像RNN一样对信号的长时相关进行建模，同时可以获得更稳定的训练效果和更好的识别准确。NN-LM语言模型是近年来在传统N-Gram语言模型基础上获得的进一步改进。

Latency-Controlled BLSTM模型

DNN（即fully connected DNN）模型的优点在于通过增加神经网络的层数和节点数，扩展了网络对于复杂数据的抽象和建模能力，但同时DNN模型也存在一些不足，例如DNN中一般采用拼帧来考虑上下文相关信息对于当前语音帧的影响，这并不是反映语音序列之间相关性的最佳方法。自回归神经网络（RNN）在一定程度上解决了这个问题，它通过网络节点的自连接达到利用序列数据间相关性的目的。进一步有研究人员提出一种长短时记忆网络（LSTM-RNN），它可以有效减轻简单RNN容易出现的梯度爆炸和梯度消散问题，而后研究人员又对LSTM进行了扩展，使用双向长短时记忆网络（BLSTM-RNN）进行声学模型建模，以充分考虑上下文信息的影响。

BLSTM模型可以有效地提升语音识别的准确率，相比于DNN模型，相对性能提升可以达到15%-20%。但同时BLSTM模型也存在两个非常重要的问题：

1、句子级进行更新，模型的收敛速度通常较慢，并且由于存在大量的逐帧计算，无法有效发挥GPU等并行计算工具的计算能力，训练会非常耗时；

2、由于需要用到整句递归计算每一帧的后验概率，解码延迟和实时率无法得到有效保证，很难应用于实际服务。

对于这两个问题，学术界首先提出Context-Sensitive-Chunk BLSTM（CSC-BLSTM）的方法加以解决，而此后又提出了Latency Controlled BLSTM（LC-BLSTM）这一改进版本，更好、更高效地减轻了这两个问题。我们在此基础上采用LC-BLSTM-DNN混合结构配合多机多卡、16bit量化等训练和优化方法进行声学模型建模，取得了相比于DNN模型约17-24%的相对识别错误率下降。

典型的LSTM节点结构由3个gate组成：input gate、forget gate、output gate和一个cell组成，输入、输出节点以及cell同各个门之间都存在连接；inputgate、forget gate同cell之间也存在连接，cell内部还有自连接。这样通过控制不同门的状态，可以实现更好的长短时信息保存和误差传播。

LSTM可以像DNN一样逐层堆积成为DeepLSTM，为了更好地利用上下文信息，还可以使用BLSTM逐层堆积构造Deep BLSTM，其结构如下图所示，网络中沿时间轴存在正向和反向两个信息传递过程，每一个时间帧的计算都依赖于前面所有时间帧和后面所有时间帧的计算结果，对于语音信号这种时序序列，该模型充分考虑了上下文对于当前语音帧的影响，能够极大提高音素状态的分类准确率。

然而由于标准的BLSTM是对整句语音数据进行建模，训练和解码过程存在收敛慢、延迟高、实时率低等问题，针对这些弊端我们采用了Latency Controlled BLSTM进行解决，与标准的BLSTM使用整句语音进行训练和解码不同，Latency Control BLSTM使用类似truncated BPTT的更新方式，并在cell中间状态处理和数据使用上有着自己的特点，如下图所示，训练时每次使用一小段数据进行更新，数据由中心chunk和右向附加chunk构成，其中右向附加chunk只用于cell中间状态的计算，误差只在中心chunk上进行传播。

时间轴上正向移动的网络，前一个数据段在中心chunk结束时的cell中间状态被用于下一个数据段的初始状态，时间轴上反向移动的网络，每一个数据段开始时都将cell中间状态置为0。该方法可以很大程度上加快网络的收敛速度，并有助于得到更好的性能。解码阶段的数据处理与训练时基本相同，不同之处在于中心chunk和右向附加chunk的维度可以根据需求进行调节，并不必须与训练采用相同配置。

LFR-DFSMN模型

FSMN是近期被提出的一种网络结构，通过在前馈全连接神经网络（Feedforward Fully-connectedNeural Networks，FNN）的隐层添加一些可学习的记忆模块，从而可以有效地对信号的长时相关性进行建模。

FSMN相比于LCBLSTM不仅可以更加方便的控制时延，而且往往也能获得更好的性能，需要的计算资源也更少。但是标准的FSMN很难训练非常深层的结构，由于梯度消失问题导致训练效果不好。而深层结构的模型目前在很多领域被证明具有更强的建模能力。因而针对此我们提出了一种改进的FSMN模型，称之为深层的FSMN（Deep FSMN, DFSMN）。

进一步的我们结合低帧率（Low Frame Rate，LFR）技术构建了一种高效的实时语音识别声学模型，相比于去年我们上线的LFR-LCBLSTM声学模型可以获得超过20%的相对性能提升，同时可以获得2-3倍的训练以及解码的加速，可以显著的减少我们的系统实际应用时所需要的计算资源。

最早提出的FSMN的模型结构如上图（a）所示，其本质上是一个前馈全连接神经网络，通过在网络的某些隐层旁添加一些记忆模块（memory block）来对当前时刻周边的上下文信息进行建模，从而使得模型可以对时序信号的长时相关性进行建模。记忆模块采用如上图（b）所示的抽头延迟结构将当前时刻以及之前 N 个时刻的隐层输出通过一组系数编码得到一个固定的表达。

FSMN的提出是受到数字信号处理中滤波器设计理论的启发：任何无限响应冲击（Infinite Impulse Response, IIR）滤波器可以采用高阶的有限冲击响应（FiniteImpulseResponse, FIR）滤波器进行近似。

从滤波器的角度出发，如上图（c）所示的RNN模型的循环层就可以看作如上图（d）的一阶IIR滤波器。而FSMN采用的采用如上图（b）所示的记忆模块可以看作是一个高阶的FIR滤波器。从而FSMN也可以像RNN一样有效的对信号的长时相关性进行建模，同时由于FIR滤波器相比于IIR滤波器更加稳定，因而FSMN相比于RNN训练上会更加简单和稳定。

根据记忆模块编码系数的选择，可以分为：

标量FSMN（sFSMN）

矢量FSMN（vFSMN）

sFSMN 和 vFSMN 顾名思义就是分别使用标量和矢量作为记忆模块的编码系数。

以上的FSMN只考虑了历史信息对当前时刻的影响，我们可以称之为单向的FSMN。当我们同时考虑历史信息以及未来信息对当前时刻的影响时，我们可以将单向的FSMN进行扩展得到双向的FSMN。

FSMN相比于FNN，需要将记忆模块的输出作为下一个隐层的额外输入，这样就会引入额外的模型参数。隐层包含的节点越多，则引入的参数越多。研究结合矩阵低秩分解（Low-rank matrix factorization）的思路，提出了一种改进的FSMN结构，称之为简洁的FSMN（Compact FSMN，cFSMN）。下图是一个第l个隐层包含记忆模块的cFSMN的结构框图。

对于cFSMN，通过在网络的隐层后添加一个低维度的线性投影层，并且将记忆模块添加在这些线性投影层上。进一步的，cFSMN对记忆模块的编码公式进行了一些改变，通过将当前时刻的输出显式的添加到记忆模块的表达中，从而只需要将记忆模块的表达作为下一层的输入。这样可以有效的减少模型的参数量，加快网络的训练。

上图是我们进一步提出的Deep-FSMN（DFSMN）的网络结构框图，其中左边第一个方框代表输入层，右边最后一个方框代表输出层。我们通过在cFSMN的记忆模块（红色框框表示）之间添加跳转连接（skip connection），从而使得低层记忆模块的输出会被直接累加到高层记忆模块里。这样在训练过程中，高层记忆模块的梯度会直接赋值给低层的记忆模块，从而可以克服由于网络的深度造成的梯度消失问题，使得可以稳定的训练深层的网络。

相比于之前的cFSMN，DFSMN优势在于，通过跳转连接可以训练很深的网络。对于原来的cFSMN，由于每个隐层已经通过矩阵的低秩分解拆分成了两层的结构，这样对于一个包含4层cFSMN层以及两个DNN层的网络，总共包含的层数将达到13层，从而采用更多的cFSMN层，会使得层数更多而使得训练出现梯度消失问题，导致训练的不稳定性。

我们提出的DFSMN通过跳转连接避免了深层网络的梯度消失问题，使得训练深层的网络变得稳定。需要说明的是，这里的跳转连接不仅可以加到相邻层之间，也可以加到不相邻层之间。跳转连接本身可以是线性变换，也可以是非线性变换。具体的实验我们可以实现训练包含数十层的DFSMN网络，并且相比于cFSMN可以获得显著的性能提升。

从最初的FSMN到cFSMN不仅可以有效的减少模型的参数，而且可以获得更好的性能。进一步的在cFSMN的基础上，我们提出的DFSMN，可以更加显著的提升模型的性能。如下表是在一个2000小时的英文任务上基于BLSTM，cFSMN，DFSMN的声学模型性能对比。

从上表中可以看到，在2000小时这样的任务上，DFSMN模型可以获得比BLSTM声学模型相对14%的错误率降低，显著提高了声学模型的性能。

传统的声学模型，输入的是每帧语音信号提取的声学特征，每帧语音的时长通常为10ms，对于每个输入的语音帧信号会有相对应的一个输出目标。最近有研究提出一种低帧率（Low Frame Rate，LFR）建模方案：通过将相邻时刻的语音帧进行绑定作为输入，去预测这些语音帧的目标输出得到的一个平均输出目标。具体实验中可以实现三帧（或更多帧）拼接而不损失模型的性能。

从而可以将输入和输出减少到原来的三分之一甚至更多，可以极大的提升语音识别系统服务时声学得分的计算以及解码的效率。我们结合LFR和以上提出的DFSMN，构建了基于LFR-DFSMN的语音识别声学模型，经过多组实验我们最终确定了采用一个包含10层cFSMN层+2层DNN的DFSMN作为声学模型，输入输出则采用LFR，将帧率降低到原来的三分之一。识别结果和去年我们上线的最好的LCBLSTM基线比较如下表所示。

通过结合LFR技术，我们可以获得三倍的识别加速。从上表中可以看到，在实际工业规模应用上，LFR-DFSMN模型比LFR-LCBLSTM模型可以获得20%的错误率下降，展示了对大规模数据更好的建模特性。

NN-LM语言模型

语言模型，顾名思义，对语言进行建模的模型。语言表达可以看作一串字符序列，不同的字符序列组合代表不同的含义，字符的单位可以是字或者词。语言模型的任务，可以看作是给定字符序列，如何估计该序列的概率，或者说，如何估计该序列的合理性。

P(上海的工人师傅有力量)>P(上海的工人食腐有力量)

拿这句话做个例子。比如到底应该是“工人师傅有力量”，还是“工人食腐有力量”，哪句话更“合适”。我们容易判断左边这句的概率大一点。于是我们希望通过语言模型的建模，可以给出符合人类预期的概率分配。就像这句，“工人师傅”的概率，大于“工人食腐”的概率。

基于统计词频的传统N元文法模型，通过马尔可夫假设简化了模型结构和计算，通过计数的方式计算，通过查找的方式使用。拥有估计简单、性能稳定、计算快捷的优势，有超过三十年的使用历史。然而其马尔科夫假设强制截断建模长度，使得模型无法对较长的历史建模；基于词频的估计方式也使得模型不够平滑，对于低词频词汇估计不足。随着神经网络（Neural Networks，NNs）的第三次崛起，人们开始尝试通过NN来进行语言模型建模。

一个典型的建模结构是递归神经网络（recurrentneural networks，RNNs），其递归的结构理论上可以对无穷长序列进行建模，弥补了N元文法对于序列长度建模的不足；同时其各层间的全向连接也保证了建模的平滑。此外为了提升模型的性能，研究者们还尝试了通过长短时记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）结构来提升基本RNN本身建模能力的不足，进一步提升模型性能。

NN用于大规模语言建模的系统中，需要面对一些问题，例如大词表带来的存储和计算增加。实际线上系统的词表往往比较大，而随着词表的增加，基本RNN结构的存储和计算量都会几何级数爆炸式增长。

为此，研究者们进行了一些尝试，压缩词典尺寸成了一个最直接的解决方案，一个经典的方法是词表聚类。该方法可以大幅压缩词表尺寸，但往往也会带来一定的性能衰减。更直接的一个想法是直接过滤掉低频词汇，这样依然会带来一定的性能衰减，据此有一个改进策略，我们发现真正制约速度性能的主要是输出层节点，输入层节点大，借助projection层可以很好解决，于是输入层采用大辞典，而仅对输出层词表进行抑制，这样不仅尽可能地降低了损失，同时过滤掉过低的词频，也有利于模型节点的充分训练，性能往往还会略有提升。

词表的压缩可以提升建模性能，降低计算量和存储量，但仅限于一定的量级，不可以无限制压缩，如何继续降低计算量依然是一个问题。一些方法被提了出来。例如LightRNN，通过类似聚类的方式，利用embedding的思想，把词表映射到一个实值矩阵上，实际输出只需要矩阵的行加矩阵的列，计算量大概也能开个方。和节点数多一起造成计算量大的一个原因就是softmax输出，需要计算所有的节点求个和，然后得到分母。若是这个分母能保持一个常数，实际计算的时候就只算需要的节点，在测试环节就快的多了。

于是就有了正则项相关的方法，Variance Regularization，如果训练速度可以接受的话，这种方法在基本不损失模型正确性的情况下可以大幅提升前向计算速度；如果训练的时候也想提速，还可以考虑基于采样，sampling的方法，比如NCE、Importance Sampling、Black Sampling等，本质上就是说，在训练的时候不计算全部节点，只计算正样本（也就是标签为1的节点），以及部分通过某种分布采样的到的负样本，避免高输出造成的计算缓慢。速度上提升还是很明显的。

从阿里云获得开发者模型定制能力

想象一个做智能电话客服或是智能会议系统的开发者，需要为他的系统接入语音识别（将语音转写为文字）的能力。摆在他面前的会是这样一个尴尬的局面：

一个选择是自己从零开始学做语音识别，这可能要花费大量的时间和金钱。毕竟人工智能这种事情，各大互联网巨头投入大量的人力、物力、财力，也要花较长的时间才能积累下技术；

第二个选择是用上述巨头们在互联网上提供的开箱即用的、one size fits all的语音识别接口，时间是省下了，但语音转文字的准确率嘛，只能碰碰运气，毕竟巨头们也很忙，没有精力为你关注的场景进行优化。

那么问题来了：有没有一种手段能够以最小的投入获得业务上最佳的语音识别效果呢？答案是肯定的。

阿里云依托达摩院业界领先的语音交互智能，打破传统语音技术提供商的供给模式，在云计算时代让普通开发者也能够通过阿里云提供的语音识别云端自学习技术，获得定制优化自己所关心的业务场景的成套手段。阿里云让广大的开发者站在巨头的肩膀上，通过自主可控的自学习，在短时间内实现对语音识别系统应用从入门到精通，并在开发者关心的场景下轻松拥有业界顶尖的语音识别准确率。这就是云计算时代的语音识别技术全新的供给模式。

与其它人工智能技术一样，语音识别技术的关键在于算法、算力和数据三个方面。阿里云依托达摩院语音交互智能，近年来持续在世界前沿进行“算法”演进，近期还将最新的研究成果DFSMN声学模型开源，供全世界的研究者复现目前最佳的结果并进行持续提升。

在“算力”方面自不用说，这本身就是云计算的天然强项。基于阿里云ODPS-PAI平台，我们构建了专为语音识别应用优化的CPU/GPU/FPGA/NPU训练和服务混布平台，每天服务于阿里云上巨量的语音识别请求。在“数据”方面，我们提供通过海量数据训练的、开箱即用的场景模型，包括电商、客服、政务、手机输入等等。

同时应该看到，在具体的落地场景下往往会有一些非常特殊、领域相关的“说法”需要被识别，很多时候类似于“碎屑岩岩性地层”、“海相碳酸盐岩”这种特定说法对于通用场景模型的识别率提出了挑战。要获得开发者关心的具体场景下最佳的准确率，开箱即用的模型一般还需要一定的定制优化工作才可以达到。传统上，这样的定制是通过语音技术服务提供商来完成的，在成本、周期、可控性等方面都存在明显不足。

阿里云提供的语音定制“自学习”平台服务，可以提供多种手段，在很短的时间内、以较低的成本，让开发者完全掌控模型定制优化及上线的工作。阿里云创新工具平台及服务技术，依托强大的基础设施，使得在云计算的大背景下进行大规模定制化语音服务成为可能。而开发者完全无需关心后台的技术和服务，只需要使用阿里云提供的简单易用的“自学习”工具，利用场景知识和数据，就可以获得该特定场景下最优的效果，并按需要持续迭代提升。

阿里云的智能语音自学习平台具备以下优势：

易：智能语音自学习平台颠覆性地提供一键式自助语音优化方案，极大地降低进行语音智能优化所需要的门槛，让不懂技术的业务人员也可以来显著提高自身业务识别准确率。

快：自学习平台能够在数分钟之内完成业务专属定制模型的优化测试上线，更能支持业务相关热词的实时优化，一改传统定制优化长达数周甚至数月的漫长交付弊端。

准：自学习平台优化效果在很多内外部合作伙伴和项目上得到了充分验证，很多项目最终通过自学习平台不光解决了效果可用性问题，还在项目中超过了竞争对手使用传统优化方式所取得的优化效果。

举例来说，开发者可以使用下述多种“自学习”手段来定制自己关心领域的模型：

a)业务热词定制

在许多特定场所，要求快速对特定词的识别能力进行加强（注：包括两种模式，模式一为其他词易被识别成特定词；模式二为特定词易被识别成其他词），采用实时热词加载技术，可以在实时场景下，通过设置不同的档位，能够实现热词识别能力的加强。

b)类热词定制

很多时候，相同的发音相同的属性在不同上下文上会需要不同的识别效果。联系人和地名就是典型的案例，对于不同人的好友，“张阳”和“章扬”我们就必须能准确地识别出相应的名字。同样，相隔千里的安溪跟安西如果识别错误会给导航带来大麻烦。智能语音自学习平台相信“每个人都值得被尊重”，提供联系人类和地名类的定制能力，“让天下没有难识的路”。

c)业务专属模型定制