Deep Speech：端到端的语音识别

  本文为百度的Deep Speech的论文笔记，本人为深度学习小白，文章内如有错误，欢迎请各位指出~
  附上我的github主页，欢迎各位的follow~~~献出小星星~

什么是端到端？

  对于传统的语音识别，通常会分为3个部分：语音模型，词典，语言模型。语音模型和语言模型都是分开进行训练的，因此这两个模型优化的损失函数不是相同的。而整个语音识别训练的目标（WER：word error rate）与这两个模型的损失函数不是一致的。

  对于端到端的语音识别，模型的输入就为语音特征（输入端），而输出为识别出的文本（输出端），整个模型就只有一个神经网络的模型，而模型的损失采用的CTC Loss。这样模型就只用以一个损失函数作为训练的优化目标，不用再去优化一些无用的目标了。

Deep Speech1

  Deep Speech1的结构如下图所示：

全连接层

  网络的前三层为全连接层，第一个全连接层的输入为语音的频谱数据（注意：图中是把5帧的频谱数据当做一个 xt 输入到隐藏单元中，因为可能一个单词的发音对应了多个帧的频谱数据）。全连接层的输出计算公式为：

h(l)t=g(W(l)h(l−1)t+b(l))

其中 g() 为隐藏单元的**函数，本文中使用了clipped ReLu作为隐藏单元的**函数，W 为权重矩阵，b 为偏置，h(l−1)t 为第 (l−1) 层，第 t 个单元的输出。

文章中使用的clipped ReLu函数表达式为：

g(z)=min{max{0,z},20}

双向RNN层

  第4层为双向的RNN层，其中 h(f)t 为前向（从左至右）的rnn层， h(b)t 为反向（从右至左）的rnn层，计算公式如下所示：

以前向RNN为例，其中

：代表了第三层第t个隐藏单元的输出与权重矩阵的乘积；

：代表了第t-1个前向传播RNN的输出和权重矩阵的乘积；

： 代表了偏置

而此处的g()为之前叙述的clipped ReLu函数。

而网络的第五层则是非RNN层，主要是将第4层中的前向RNN和反向RNN求和作为隐藏单元的输出，然后经过的计算与普通的全连接层相同，其计算公式如下所示：

最后的第六层为softmax层，预测的是每个时间段内，将该段时间的语音识别为每个字母的概率。

模型采用的损失函数为CTC Loss，有关于CTC Loss的相关介绍可以查看我的另一篇博客。

Deep Speech2