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LF-MMI在语音识别中的应用

作家小然发表于 2020/07/14 16:50:15 2020/07/14

【摘要】最大互信息（MMI）作为区分性训练中一个重要的统计量，在语音识别任务中取得很好的效果，本篇文章将系统的描述MMI在语音识别系统中的作为损失函数的数据理论依据，以及Lattice Free MMI在传统声学模型和端到端声学模型中的技术沿袭。

一. 语音识别在做什么

二. MMI推导过程

三. MMI在语音识别模型训练中的应用

四. LF-MMI有什么改进

五. LF-MMI在kaldi中的实现

最大互信息（Maximum Mutual Information）是分类算法常用的区分性准则，在Interspeech 2013的论文Sequence-discriminative training of deep neural networks中，被引入做语音识别深度模型训练。在Interspeech 2016的论文Purely sequence-trained neural networks for ASR based on lattice-free MMI中，发展为不使用Lattice的MMI声学模型损失函数。在2018年的多篇论文中，又应用在半监督的声学模型训练中。

本篇文章主要有两个目标：

1. 推导MMI准则求导、梯度计算等，对于声学模型训练的理论依据；

2. 理解LF-MMI做了什么改进，以及在语音识别开源框架Kaldi中的实现。

在推导数学公式之前，有必要复习一下导数的基本运算法则:

一. 语音识别在做什么

在给定语音观测序列的情况下，求出词语的概率，概率最大的序列即为最有可能的识别结果。该公式可以通过贝叶斯公式展开：

其中，

为语言模型，即可以通过统计概率，计算词语序列出现的概率。

为声学模型，即将语音信号的特征提取（一般为MFCC），通过非线性变换为HMM状态。

称为先验概率，而为后验概率，机器学习的很多算法都依赖贝叶斯公式，将较难计算的后验概率转换为先验概率的求解。

使用最大似然来实现模型训练:

那么，在这里，我们可不可以直接最大化？

实际证明，可以。

使用softmax的网络对于语音信号特征的输出如下：

其中，

是句子u对应t时刻的观测值。

是声学模型对句子对应时刻HMM状态的输出。

是激活层对句子对应时刻HMM状态的输出。

值得注意的是，这里讨论的是使用HMM隐状态来表示隐藏序列，因此序列和上述贝叶斯中的可以一一对应。

根据贝叶斯公式：

通过移项得:

两边取log得到似然公式：

其中，是全局统计得到的状态s出现的概率，是数据的本身分布，均和无关。

因此帧级别的交叉熵函数如下：

对softmax前的激活值求导，利用该值可以继续反向计算任意神经网络参数的更新梯度：

二．MMI推导过程

其中，

是全部的观测序列。

是句子对应的词语序列。

是对应的状态序列。

是声学伸缩系数。

进一步：

类似交叉熵，我们的目标也是要计算该式对softmax前的激活值的导数，但是该导数不易直接求得，因此我们先对求导，再利用链式法则对目标求导。

对求导时，只考虑中关于的项即可，其他项和无关，因此对的求导为0，所以只需要计算下式的导数：

其中，

我们把上式的左半部分（log式中是上半部分）称为分子项，右半部分（log式中是下半部分）称为分母项。

接下来，分别对分子项和分母项进行求导。

展开上式，

由于对应的项和都和无关，因此只需计算对的导数。很容易看出，当时，则导数为，否则导数为0，因此分子项的导数为：

分母项对求导，得：

因为是一个关于不同求和式，分开考虑其中各项。

（1）若对应的，其（时刻所处状态）不等于，则该项与无关，求导结果为0；

（2）若对应的，其等于，则该项与有关。我们任选一个这种来分析，假设其为，该项可写为：

注意，由于其中的项和均和无关。因为，所以和有关，该式对求导结果如下：

令，则：

将式(13)带回(12)，

以上只是其中一个的导数，其他满足等于的也要参与求导。将所有的这些求和：

即，

综合上述分子项和分母项，式(6)，(9)，(16)，

其中，

表示音频数据在时刻处在状态的概率。该值可以在完整的解码图中使用前后向算法求得。为了减少计算量也可以在一个更小的词格（Lattice）上计算。该Lattice需要使用一个已有的识别系统生成。Lattice中的路径除了，其他的路径正是模型容易混淆的路径。

最后根据式(17)，使用链式法则计算对于softmax前的激活值的导数：

根据(2)，

根据(4)：

将(17)、(21)带入(19)：

其中，

是给定神经网络声学模型，的输出状态是的概率。

是给定神经网络声学模型和解码网络，，其时刻输出状态是的概率，因此不仅依赖于时刻的，还依赖其他时刻的，并且依赖解码网络（语言学模型信息）。

可以看做是的一种拓展。

三. MMI在语音识别模型训练中的应用

由上述的推导可知，MMI的目标函数不仅与正确的标注（分子项）有关系，还与其他的所有可能的序列（分母项）有关系；不仅与声学模型有关系，还与语言模型有关系。要最大化该式，要么使分子尽可能的大，要么使分母尽可能的小，要么同时去优化两者。

为了减少计算使其可训练，一种方法是对的可能进行限制，让是有穷的，可枚举的。前辈们告诉我们，可以使用该语音对应语音识别解码的Lattice近似。语音识别解码生成的Lattice的示例如下图所示（图示为一个word级别的Lattice），在解码过程中，除了保留最优路径之外，我们还将未被解码器剪枝的其他路径也保存下来，并且合并一些相同的前缀和后缀，表示为图的形式。该图示是有穷的，可枚举，Lattice对所有W的近似，相当于通过识别解码仅仅保留了概率大的，而将大部分小概率的被忽略掉。

因为MMI的训练依赖Lattice，所以被称为Lattice Based-MMI，Lattice又依赖已经训练好的声学模型，所以在DNN的声学模型中，我们要先基于ML准则先训练好传统声学模型或DNN声学模型，然后做MMI的训练。但是由于Lattice本质上是一个解码过程，其生成代价很高，并且只能在CPU上进行解码完成。一般情况下，我们在训练使用MMI准则的声学模型前，会使用已有声学模型一次性生成全部训练集的Lattice，在区分性训练的过程中并不会根据当前更新后的声学模型实时生成Lattice。所以在这种方式中，Lattice是滞后的，和当前的声学模型并不同步。

四. LF-MMI有什么改进

如上所述，Lattice的生成计算代价高，有滞后性，不能使用GPU，面对这些弊端。那么MMI中的分母表示，在基于Lattice的MMI训练过程中，使用Lattice近似其分母。还有没有别的方法？

MMI中分母实际上是在考虑的各种可能，即词序列的各种可能，在语言模型中我们通过统计词频，计算N-gram的方式将词语序列的可能性表示为概率语言模型。同样的，这里，我们也可以通过概率统计模型N-gram去表示该分母。假设我们将表示为一个和语音识别解码时类似的语言模型G，并为MMI分母构建一个类似HCLG的解码图，则该解码图中组合了MMI中的声学模型和语言模型的信息。我们提到一定要是有限的，可枚举的，当MMI分母和语音识别解码图是一样时，即以词Word作为语言模型的单元，一般的语音识别系统词级别在数十万到百万之间，即使做个简单的bi-gram，其复杂度也非常非常高（HCLG的大小），训练代价非常高。