Nikko Strom揭秘語音識別技術(shù)：Alexa是怎樣煉成的？

　　聲學(xué)模型就是一個分類器(classifier)，輸入的是向量，輸出的是語音類別的概率。這是一個典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。底部是輸入的信息，隱藏層將向量轉(zhuǎn)化到最后一層里的音素概率。

　　這里是一個美式英語的 Alexa 語音識別系統(tǒng)，所以就會輸出美式英語中的各個音素。在 Echo 初始發(fā)布的時候，我們錄了幾千個小時的美式英語語音來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這個成本是很高的。當然，世界上還有很多其它的語言，比如我們在2016年9月發(fā)行了德語版的Echo，如果再重頭來一遍用幾千個小時的德語語音來訓(xùn)練，成本是很高的。所以，這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一個有趣的地方就是可以“遷移學(xué)習(xí)”，你可以保持原有網(wǎng)絡(luò)中其它層不變，只把最后的一層換成德語。

　　兩種不同的語言，音素有很多是不一樣的，但仍然有很多相同的部分。所以，你可以只使用少量的德語的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在稍作改變的模型上就可以最終得到不錯的德語結(jié)果。

　　“錨定嵌入”

　　在一個充滿很多人的空間里，Alexa 需要弄清楚到底誰在說話。開始的部分比較簡單，用戶說一句喚醒詞“Alexa”，Echo上的對應(yīng)方向的麥克風(fēng)就會開啟，但接下來的部分就比較困難了。比如，在一個雞尾酒派對中，一個人說“Alexa，來一點爵士樂”，但如果他/她的旁邊緊挨著同伴一起交談，在很短的時間里都說話，那么要弄清楚到底是誰在發(fā)出指令就比較困難了。

　　這個問題的解決方案來自于2016年的一份論文《錨定語音檢測》(Anchored Speech Detection)。一開始，我們得到喚醒詞“Alexa”，我們使用一個RNN從中提取一個“錨定嵌入”(Anchor embedding)，這代表了喚醒詞里包含語音特征。接下來，我們用了另一個不同的RNN，從后續(xù)的請求語句中提取語音特征，基于此得出一個端點決策。這就是我們解決雞尾酒派對難題的方法。

　　“雙連音片段”

　　Alexa里的語音合成技術(shù)，也用在了Polly里。語音合成的步驟一般包括：

　　第一步，將文本規(guī)范化。如果你還記得的話，這一步驟恰是對“語音識別”里的最后一個步驟的逆向操作。 第二步，把字素轉(zhuǎn)換成音素，由此得到音素串。 第三步是關(guān)鍵的一步，也是最難的一步，就是將音素生成波形，也就是真正的聲音。 最后，就可以把音頻播放出來了。

　　Alexa擁有連續(xù)的語音合成。我們錄下了數(shù)小時人的自然發(fā)音的音頻，然后將其切割成非常小的片段，由此組成一個數(shù)據(jù)庫。這些被切割的片段被稱為“雙連音片段”(Di-phone segment)，雙連音由一個音素的后半段和另一個音素的前半段組成，當最終把語音整合起來時，聲音聽起來的效果就比較好。

　　創(chuàng)建這個數(shù)據(jù)庫時，要高度細致，保證整個數(shù)據(jù)庫里片段的一致性。另外一個重要環(huán)節(jié)是算法方面的，如何選擇最佳片段序列結(jié)合在一起形成最終的波形。首先要弄清楚目標函數(shù)是什么，來確保得到最合適的“雙連音片段”，以及如何從龐大的數(shù)據(jù)庫里搜索到這些片段。比如，我們會把這些片段標簽上屬性，我今天會談到三個屬性，分別是音高(pitch)、時長(duration)和密度(intensity)，我們也要用RNN為這些特征找到目標值。之后，我們在數(shù)據(jù)庫中，搜索到最佳片段組合序列，然后播放出來。