Pratique de mise en œuvre de la technologie de reconnaissance vocale dans la station B

La technologie de reconnaissance vocale automatique (ASR) a été mise en œuvre à grande échelle dans des scénarios commerciaux connexes de Bilibili, tels que l'examen de la sécurité du contenu audio et vidéo, les sous-titres IA (côté C, must-cut, diffusion en direct S12, etc.), compréhension de la vidéo (recherche en texte intégral) )attendez.

De plus, le moteur ASR de Bilibili a également remporté la première place lors de la dernière évaluation à grande échelle du benchmark industriel SpeechIO (https://github.com/SpeechColab/Leaderboard​) en novembre 2022 (https://github.com/ SpeechColab/Leaderboard#5-ranking), et l'avantage est plus évident dans l'ensemble de tests privés.

Classement de tous les ensembles de tests
Classement	Fabricant	Taux d'erreur
1	Station B	2,82%
2	Alibaba Cloud	2,85%
3	Y itu	3.16%
4	Microsoft	3,28%
5	Tencent	3,85%
6	iFlytek	4. 05%
7	VITESSE	5,19%
8	Baidu	8,14%

• Sous-titres AI (face C chinoise et anglaise, must-cut, diffusion en direct S12, etc.)

• Recherche en texte intégral

Cet article présentera le processus, nous avons accumulé et exploré des données et des algorithmes.

Moteur ASR de haute qualité

Un moteur ASR de haute qualité (rentable) adapté à la production industrielle, il doit avoir les caractéristiques suivantes :

	Explication
Haute précision	Haute précision et bonne robustesse dans des scénarios commerciaux pertinents
Haute performance	Industrie le déploiement Rial a une faible latence, une vitesse rapide et consomme ressources informatiques Moins
Haute évolutivité	Peut prendre en charge efficacement la personnalisation des itérations métier et répondre aux besoins de mise à jour rapide de l'entreprise

Ce qui suit présentera notre exploration et notre pratique associées dans les aspects ci-dessus, basées sur le scénario commercial de la station B.

Démarrage à froid des données

La tâche de reconnaissance vocale consiste à identifier complètement le contenu du texte à partir d'un morceau de discours (parole à texte).

Le système ASR qui répond aux besoins de la production industrielle moderne s'appuie sur une quantité importante et diversifiée de données d'entraînement. Ici, la « diversité » fait référence à des données non homogènes telles que l'environnement de l'intervenant, le contexte de la scène (terrain) et. l'accent de l'orateur.

Pour le scénario commercial de Bilibili, nous devons d'abord résoudre le problème du démarrage à froid des données d'entraînement vocal. Nous rencontrerons les défis suivants :

• Démarrage à froid : il n'y a qu'une très petite quantité de données open source au niveau. début, et les données achetées correspondent au scénario commercial. Le degré est très faible.
• Large gamme de scénarios commerciaux : Les scénarios commerciaux audio et vidéo de la Station B couvrent des dizaines de domaines, qui peuvent être considérés comme un domaine général et ont des exigences élevées en matière de « diversité » des données.
• Mélange de chinois et d'anglais : la station B compte plus de jeunes utilisateurs et il existe davantage de vidéos de culture générale mélangées en chinois et en anglais.

Pour les problèmes ci-dessus, nous avons adopté les solutions de données suivantes :

Filtrage des données d'entreprise

Le site B a un petit nombre de sous-titres (sous-titres cc) soumis par les propriétaires ou les utilisateurs d'UP, mais il Il y a aussi quelques problèmes :

• Les horodatages de début et de fin des phrases se trouvent souvent au milieu du premier et du dernier mot ou après quelques mots
• Il n'y a pas de correspondance complète entre la voix et le texte ; il y a trop de mots, trop peu de mots, de commentaires ou de traductions, et il y a des interprétations basées sur le sens La situation de génération de sous-titres
• Conversion numérique, comme les sous-titres en 2002 (prononciation réelle de 2002, 2002, etc.) ;

À cette fin, nous nous basons sur des données open source, des données de produits finis achetés et une petite quantité de données annotées. Former un modèle de base pour filtrer les données et utiliser le texte de sous-titre soumis pour former un modèle de sous-langage pour l'alignement du temps des phrases. et filtrage des sous-titres ;

Formation semi-supervisée

Ces dernières années, en raison des données, la puissance de calcul du GPU a considérablement augmenté. Le coût de l'amélioration et de l'annotation manuelle à grande échelle des données est trop élevé, et un un grand nombre de méthodes de formation non supervisées (wav2vec, HuBERT, data2vec, etc.) [1][2] et semi-supervisées ont vu le jour dans l'industrie.

Le site B contient une grande quantité de données commerciales non étiquetées. Parallèlement, nous avons également obtenu une grande quantité de données vidéo non étiquetées provenant d'autres sites Web. Nous avons utilisé une méthode de formation semi-supervisée appelée NST (Noisy Student Training) [3]. au début.

Étape initiale Près de 500 000 manuscrits ont été examinés selon la répartition sur le terrain et le volume de diffusion, et ont finalement généré environ 40 000 heures de données d'annotation automatiques. Après les 15 000 heures initiales de formation aux données d'annotation, la précision de la reconnaissance a été améliorée. environ 15 %, et la robustesse du modèle a été considérablement améliorée.

Figure 1

En utilisant des données open source, des données de soumission du site B, des données d'annotation manuelle et des données d'annotation automatique, nous avons initialement résolu le problème de démarrage à froid des données. Avec l'itération du modèle, nous pouvons filtrer davantage les données. données de domaine avec une mauvaise reconnaissance. ,

Cela forme un cycle positif. Après avoir initialement résolu le problème des données, nous nous concentrerons ci-dessous sur l’optimisation de l’algorithme du modèle.

Optimisation de l'algorithme de modèle

Historique du développement de la technologie ASR

Passons brièvement en revue l'histoire du développement de la reconnaissance vocale moderne, qui peut être grossièrement divisée en trois étapes :

La première étape commence De 1993 à 2009, la reconnaissance vocale est dans l'ère HMM-GMM, qui est passée d'une base de correspondance de modèles standard à des modèles statistiques. L'accent de la recherche est également passé du petit vocabulaire et des mots isolés au grand vocabulaire et au non. reconnaissance vocale continue spécifique. Le développement de la reconnaissance vocale a été relativement lent pendant une longue période depuis les années 1990, et le taux d'erreur de reconnaissance n'a pas diminué de manière significative.

La deuxième étape s'étend de 2009 à 2015 environ. Avec l'amélioration significative de la puissance de calcul des GPU, l'apprentissage profond a commencé à prendre de l'ampleur dans la reconnaissance vocale en 2009. Le cadre de reconnaissance vocale a commencé à se transformer en HMM-DNN et a commencé à entrer dans l'ère DNN. La précision de la reconnaissance vocale a été considérablement améliorée.

La troisième étape a lieu après 2015. En raison de l'essor de la technologie de bout en bout, le développement du CV, de la PNL et d'autres domaines de l'IA se favorise mutuellement. La reconnaissance vocale commence à utiliser des réseaux plus profonds et plus complexes, tout en utilisant des réseaux de bout en bout. une technologie de bout en bout pour améliorer encore considérablement les performances de la reconnaissance vocale dépasse même le niveau humain dans certaines conditions restreintes.

Figure 2

Solution technique B battle ASR

Introduction aux concepts importants

Pour faciliter la compréhension, voici une brève introduction à quelques concepts de base importants

Modélisation unité

Hybride ou E2E

La deuxième étape du cadre hybride basé sur un réseau neuronal HMM-DNN présente une énorme amélioration de la précision de la reconnaissance vocale par rapport à la première étape du système HMM-GMM. Cela a également été reconnu par tout le monde.

Cependant, la troisième phase de comparaison du système de bout en bout (E2E) avec la deuxième phase a également été controversée dans l'industrie pendant un certain temps [4] avec le développement de la technologie de l'IA, en particulier l'émergence des transformateurs. modèles associés, La capacité de représentation du modèle devient de plus en plus forte.

Dans le même temps, avec l'amélioration significative de la puissance de calcul du GPU, nous pouvons ajouter davantage de formation sur les données. La solution de bout en bout montre progressivement ses avantages, et de plus en plus d'entreprises choisissent un plan de bout en bout.

Nous comparons ici ces deux solutions basées sur le scénario commercial de Bilibili :

Figure 3

La figure 2 est un framework DNN-HMM typique. On peut voir que son pipeline est très long et dans différentes langues ​. ​nécessite une expertise professionnelle. Dictionnaire de prononciation,

Et le système de bout en bout de la figure 3 place tout cela dans un modèle de réseau neuronal. L'entrée du réseau neuronal est l'audio (ou les fonctionnalités), et la sortie est le résultat de la reconnaissance. nous voulons.

Figure 4

Avec le développement de la technologie, les avantages des systèmes de bout en bout en termes d'outils de développement, de communautés et de performances deviennent de plus en plus évidents :

• Comparaison des outils et des communautés représentatifs

	Cadre hybride (hybride)	Cadre de bout en bout (E2E)
Représentatif ouvert outils sources et communautés	HTK, Kaldi	Espnet, Wenet, DeepSpeech, K2, etc.
Langages de programmation	C/C++, Shell	Python, Shell
Extensibilité		TensorFlow /Pytorch

• Comparaison des performances

Le tableau suivant est le résultat optimal (CER) d'ensembles de données typiques basés sur des outils représentatifs :

Hybrid Framework (hy mariée) Framework de bout en bout (E2E) signifie outils KaldiEspnet signifie technologie tdnn+chain+rnnlm rescoring G igaSpeech14.84Aishell-17.43

10.80
4.72
WenetSpeech	12.83	8.80

En bref, en choisissant un système de bout en bout, par rapport au cadre hybride traditionnel, compte tenu de certaines ressources, nous pouvons développer un système ASR de haute qualité plus rapidement et mieux.

Bien sûr, sur la base du cadre hybride, si nous utilisons également des modèles tout aussi avancés et des décodeurs hautement optimisés, nous pouvons obtenir des résultats proches de bout en bout, mais nous devrons peut-être investir plusieurs fois la main-d'œuvre et les ressources pour développer et optimiser ce système.

Sélection de solutions de bout en bout

Bilibili dispose de centaines de milliers d'heures d'audio qui doivent être transcrites chaque jour, ce qui nécessite un débit et une vitesse élevés du système ASR. La précision de la génération de l'IA. Les exigences en matière de sous-titres sont également élevées et la couverture des scènes de la station B est également très étendue. Il est très important pour nous de choisir un système ASR raisonnable et efficace.

Système ASR idéal

Figure 5

Nous espérons construire un système ASR efficace basé sur le cadre de bout en bout pour résoudre les problèmes du scénario de la station B.

Comparaison des systèmes de bout en bout

Figure 6

La figure 4 représente les trois systèmes de bout en bout représentatifs [5], à savoir E2E-CTC, E2E-RNNT et E2E-AED. ce qui suit provient de Comparez les avantages et les inconvénients de chaque système sous divers aspects (plus le score est élevé, mieux c'est)

• E2E-RNNT

E2E-CTC optimiséPrécision de la reconnaissanceEn temps réel (streaming) Coût et rapidité

6	5	6
3	5	5
4	3	5
Résolution rapide	3	3	6
Itération rapide et efficace	6	4	5

• Comparaison de précision sans streaming (CER)

Ce qui précède sont les résultats de scènes de vie et de nourriture à la station B sur la base de 2 000 heures et 15 000 heures de données de formation vidéo respectivement. Chain et E2E-CTC utilisent le modèle de langage étendu formé avec le même corpus,

E2E-AED et E2E. -RNNT n'utilise pas l'extension. Le modèle de langage et le système de bout en bout sont basés sur le modèle Conformer.

Le deuxième tableau montre que la précision d'un seul système E2E-CTC n'est pas significativement plus faible que celle des autres systèmes de bout en bout, mais en même temps, le système E2E-CTC présente les avantages suivants :

• Parce qu'il n'y a pas d'autorégression de la structure du réseau neuronal (décodeur AED et prédiction RNNT), le système E2E-CTC présente des avantages naturels en termes de streaming, de vitesse de décodage et de coût de déploiement
• En termes de personnalisation commerciale, le système E2E-CTC ; Il est également plus facile de connecter en externe divers modèles de langage (nnlm et ngram). Cela rend sa stabilité de généralisation nettement meilleure que celle des autres systèmes de bout en bout dans des domaines généralement ouverts où la couverture des données est insuffisante.

Solution ASR de haute qualité

Cadre ASR évolutif de haute précision

Figure 7

Dans l'environnement de production de Bilibili, il a des exigences élevées en matière de vitesse, de précision et de consommation de ressources , il existe également des besoins de mises à jour et de personnalisation rapides dans différents scénarios (tels que les mots d'entité liés aux manuscrits, la personnalisation de jeux et d'événements sportifs populaires, etc.

Ici, nous adoptons généralement un système CTC de bout en bout et résolvons). le problème via des problèmes de personnalisation de l'évolutivité des décodeurs dynamiques. Ce qui suit se concentrera sur les travaux d’optimisation de la précision, de la vitesse et de l’évolutivité du modèle.

Formation discriminante CTC de bout en bout

Notre système utilise des caractères chinois plus une modélisation BPE anglaise Après une formation multitâche basée sur AED et CTC, nous ne retenons que la partie CTC, et nous effectuerons une formation discriminante plus tard. Nous adoptons un MMI sans réseau de bout Différences dans l'entraînement sexuel

• 1. Approche traditionnelle

a. Générez d'abord le treillis d'alignement et de décodage correspondant à tous les corpus d'entraînement sur le CPU

b. Pendant l'entraînement, chaque mini-lot calcule respectivement le numérateur et le treillis à partir du pré-généré ; alignement et treillis. Dénominateur et mise à jour du modèle

2. Notre approche
• a. Formation discriminante mmi sans réseau basée sur le téléphone

1. Modélisez directement les personnages et le BPE anglais de bout en bout, abandonnant la structure de transfert d'état hmm du téléphone

2. La granularité de la modélisation est grande, l'entrée de formation ne l'est pas ; approximativement tronqué, et le contexte est la phrase entière ;

• Le tableau suivant est basé sur 15 000 heures de données. Une fois la formation CTC terminée, 3 000 heures sont sélectionnées pour une formation discriminante utilisant la confiance de décodage. Les résultats de la formation discriminante MMI sans réseau de bout en bout sont meilleurs que la formation DT traditionnelle, à l'exception de la précision. Avec l'amélioration, l'ensemble du processus de formation peut être complété dans le GPU tensorflow/pytorch. Ensemble de tests vidéo de la station B

DT traditionnel

	2000 heures	15000 heures
Modèle chaîne Kaldi+LM	13.7	--
E2E-AED	11.8	6.6
E2E-RNNT	12.4	--
E2E-CTC(gourmand)	13.1	7.1
E2E-CTC+LM optimisé	1 0.2	5.8
6.63
E2E LFMMI DT	6.13

Par rapport aux systèmes hybrides, les horodatages des résultats de décodage du système de bout en bout ne sont pas très précis. La formation AED ne s'aligne pas de manière monotone avec le temps. Le modèle formé par CTC est beaucoup plus précis que les horodatages AED, mais il existe également un problème de pointe. Chaque mot La durée est inexacte ;

Après un entraînement discriminant de bout en bout, la sortie du modèle deviendra plus plate et les limites d'horodatage des résultats de décodage seront plus précises

Décodeur CTC de bout en bout

 ;

Dans le développement de la technologie de reconnaissance vocale Dans le processus, qu'il s'agisse de la première étape basée sur GMM-HMM ou de la deuxième étape basée sur le cadre hybride DNN-HMM, le décodeur est un composant très important.

Les performances du décodeur déterminent directement la vitesse et la précision du système ASR final. L'expansion et la personnalisation des activités reposent également principalement sur des solutions de décodeur flexibles et efficaces. Les décodeurs traditionnels, qu'il s'agisse de décodeurs dynamiques ou de décodeurs statiques basés sur WFST, sont très complexes. Ils reposent non seulement sur de nombreuses connaissances théoriques, mais nécessitent également une conception en ingénierie logicielle professionnelle. Le développement d'un moteur de décodage traditionnel avec des performances supérieures nécessite non seulement une conception en ingénierie logicielle professionnelle. beaucoup de développement de main-d'œuvre au début, et les coûts de maintenance ultérieurs sont également très élevés.

Un décodeur WFST traditionnel typique doit compiler hmm, le contexte triphone, le dictionnaire et le modèle de langage dans un réseau unifié, à savoir HCLG, dans un espace de recherche de réseau FST unifié, ce qui peut améliorer la vitesse et la précision du décodage.

Avec la maturité de la technologie des systèmes de bout en bout, l'unité de modélisation du système de bout en bout a une plus grande granularité, comme les mots chinois ou les mots anglais, car la structure de transfert HMM traditionnelle, le contexte triphone et le dictionnaire de prononciation sont supprimés. , cela rend l'espace de recherche de décodage ultérieur beaucoup plus petit, nous choisissons donc un décodeur dynamique simple et efficace basé sur la recherche de faisceaux. Par rapport au décodeur WFST traditionnel, le décodeur dynamique de bout en bout a. les avantages suivants :

• Occupe peu de ressources, généralement 1/5 des ressources de décodage WFST ;
• Son faible degré de couplage facilite la personnalisation du business et l'intégration du décodage avec différents modèles de langage ; chaque modification ne nécessite pas de recompilation des ressources de décodage ;
La vitesse de décodage est rapide, grâce au décodage synchrone des mots [8], qui est généralement 5 fois plus rapide que la vitesse de décodage WFST

Figure 8

Déploiement d'inférence de modèle

dans un cadre raisonnable et efficace ; Pour terminer le cadre ASR, la partie avec la plus grande quantité de calcul devrait être l'inférence du modèle de réseau neuronal, et cette partie à forte intensité de calcul peut utiliser pleinement la puissance de calcul du GPU. Nous optimisons le déploiement de l'inférence du modèle à partir de l'inférence. service, structure du modèle et quantification du modèle :

Le modèle utilise l'inférence demi-précision F16

• Le modèle est converti en FasterTransformer[9], basé sur le transformateur hautement optimisé de nvidia
• Utilisation de triton pour déployer automatiquement le modèle d'inférence ; regroupement de lots, améliorant pleinement l'efficacité d'utilisation du GPU ;
• Sur un seul GPU T4 La vitesse est augmentée de 30 %, le débit est multiplié par 2 et 3 000 heures d'audio peuvent être transcrites en une heure

Résumé ;

Cet article présente principalement la mise en œuvre de la technologie de reconnaissance vocale dans la scène de Bilibili Comment résoudre le problème des données de formation à partir de zéro, la sélection de la solution technique globale, l'introduction et l'optimisation de chaque sous-. module, comprenant la formation du modèle, l'optimisation du décodeur et le déploiement de l'inférence de service, etc. À l'avenir, nous améliorerons encore l'expérience utilisateur dans les scénarios d'atterrissage pertinents, tels que l'utilisation de la technologie de mots chauds instantanés pour optimiser l'exactitude des mots d'entité pertinents au niveau du manuscrit, combinée à la technologie liée au streaming ASR, une prise en charge personnalisée plus efficace pour le réel ; transcription temporelle sous-titrée de jeux et d'événements sportifs.

Références

[1] A Baevski, H Zhou, et al. wav2vec 2.0 : Un cadre pour l'apprentissage auto-supervisé des représentations de la parole

[2] A Baevski, W Hsu, et al. Apprentissage auto-supervisé de la parole, de la vision et du langage

[3] Daniel S, Y Zhang, et al. Formation améliorée des étudiants bruyants pour la reconnaissance automatique de la parole

[4] C Lüscher, E Beck, et al. LibriSpeech : Hybride vs Attention - sans augmentation des données

[5] R Prabhavalkar, K Rao, et al, Une comparaison des modèles séquence à séquence pour la reconnaissance vocale

[6] D Povey, V Peddinti1, et al, Réseaux de neurones purement entraînés en séquence pour l'ASR basés sur MMI sans réseau

[7] H Xiang, Z Ou, MODÉLISATION ACOUSTIQUE EN UNE ÉTAPE BASÉE SUR CRF AVEC TOPOLOGIE CTC

[8] Z Chen, W Deng, et al, Décodage synchrone téléphonique avec réseau CTC

[9]​

​//m.sbmmt.com/link/2ea6241cf767c279cf1e80a790df1885​

​

L'auteur de ce numéro : Deng Wei

Ingénieur senior en algorithmes

Responsable de la direction reconnaissance vocale chez Bilibili

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