[NLP] 反思如何通过HMM-GMM实现语音识别

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mob604756fa220f 2021-11-01 15:39:00

文章标签 初始化初始模型数据 javascript 方差 文章分类 NLP 人工智能

目标

输入：语音的波形。

输出：语音对应的文字。

详述

我在思考一个问题，如何将语音转化为文字。我知道要使用HMM-GMM算法，虽然了解一些细枝末节的零散知识，但宏观上并没有形成整体概念。

我拆解语音和文字，并省略诸多的细节。语音部分，通过预处理，我可以得到特定的非常长的帧。文字部分，文字通过音节字典，我可以得到特定的音素序列。于是，转换的任务变成了，从帧转化为音素的序列。我可以给这个转换任务打一个分数：100分，80分，60分。但不论结果最后如何，我要有「分数」，才可以评价这个任务，完成的是否出色。

「HMM」和「GMM」就是这两个评价工具。

HMM 和 GMM

HMM 包含了隐藏状态转移，观测状态的输出。转移有一个转移概率，输出也有输出概率。在感冒的例子中，隐藏状态可能是感冒or健康，观测状态可能是正常or冷or热。这里的观测状态都是离散的，这意味着我可以用1，2，3为它们编号，但是有的观测是连续的，例如1.12,1.31之类的，没法离散化，于是这里就不得不用到了 GMM。

我在思考 GMM 的作用：只要给 GMM 一个值，也许是一个帧的信息，它就给我个具体类别的概率。比如，GMM(这个帧) = [0.5的状态a，0.2的状态b, ... ] 。我可以说，有了观测的状态，和已知参数的GMM，我就能够得到隐藏状态了。

我需要勾连隐藏状态和音素之间的关系。通过 HMM ，为特定的音素建立模型，倘若我将手头隐藏状态序列（通过GMM得到的），输入到这个模型里面，计算概率，岂不是就可以得到，观测序列（帧序列）所对应的音素了吗？例如我有/a/和/b/的 HMM 模型，还有一串 GMM 生成出来的隐藏状态序列，通过两个模型，得到两个数字，数字大，说明属于这个音素。

我假设，每个音素，都是由3个 HMM states 组成的 model，通过在这三个 states 之间跳跃，我可以获得无穷无尽的 obs 序列（或者是特定 hidden states 序列）。要强调的是，model 里面只有三个圈圈，和一堆弧线，它只是个模板，不是什么特定序列，也不是特定结果。model 中的每个弧线，每个直线，都会有一个数字，这写数字就是 model 的参数。

有这两个强大的工具，我似乎可以开始训练我的模型，最终完成识别的任务。

训练

首先，我有一个标准的训练数据，句子 “call nine one one”，对应的音素 “k ao l n ay n w ah n w ah n”，还有特定帧序列（obs 序列）。

有两种方式可以训练，一种是使用 Viterbi，一种是使用 Baum-Welch.

Viterbi 方法：

首先初始化对齐，平均分配帧给状态，可以得到初始GMM-HMM模型，利用初始模型和初始参数进行Viterbi解码，得到新的对齐。对齐后进行hard count。这里hard count 是HMM训练的E步，也是GMM训练的基础，GMM训练的数据就是count后得到的。
count后HMM可以进行M步得到转移概率，这就是模型中的A参数。GMM则在count基础上进行E步计算后验概率，再进行M步得到新的均值和方差参数，这是模型中的B参数。

Baum-Welch 方法：

首先初始化对齐，平均分配帧给状态，可以得到初始GMM-HMM模型（也可以任意初始化所有参数），利用初始模型和初始参数进行Baum-Welch算法。
Baum-Welch算法考虑所有的路径，对于某个状态，将所有时刻的状态占用概率相加，可以认为是一个软次数，即进行soft count，估计状态占用概率(期望)，即EM算法的E步。
基于估计的状态占用概率,重新估计参数 λ (最大化)，即EM算法的M步

新的大模型，我有隐藏状态之间的弧，也有某个状态对于所有帧的输出概率（只要把帧向量扔进它的GMM就可以得到），基于此，我手里握着模型，还有特定的观测 frames 序列，能重新获得新的状态序列。通过这个状态序列，可以更新 GMM，然后再更新转移概率，最终达到收敛。