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最近看了一下百度paddlespeech的一些公开课，把课程里的视频内容大体听了一下，现在整理一下笔记。教程链接见：飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区

语音识别的过程可以这样简单概括：

将声音信号经过预加重、加窗、fft等转化成频谱图，横轴是频率，纵轴是能量大小。然后经过mel滤波器变成mel频谱图。

然后的处理方法，有的是直接经过取对数操作变成logfbank特征；有的去除了相邻频段的重叠相关部分，就是mfcc特征。现在深度学习有用到重叠相关性，用logfbank的比较多。

声音特征经过声学模型，输出每一帧的识别文字和对应的概率。声学模型框架课程里介绍了两种，一种是deepspeech，一种是基于transformer的conformer。

deepspeech2采用了两层降采样的cnn和多层rnn组成。

deepspeech2是使用cnn提取局部特征，减少模型输入帧数，降低计算量，易于模型收敛；这也就是为什么有了cnn以后，不再需要mfcc等人工特征提取相对独立的信号了（或者说是能量的本征值？）。

rnn的作用是获取语音的上下文信息，获得更加准确的信息，进行一定程度的语义消歧。

softmax将特征向量映射到一个字表长度的向量。

decoder是将encoder的概率解码成最终的文字结果。

ctc的解码有3种方式：

CTC greedy search

CTC beam search

CTC Prefix beam search

prefix beam search合并了生成重复项的概率（因为ctc的对齐方式就是允许有重复项，但是最后会把相邻的重复项或空格合并成一个token。）

ctc的对齐是很有用的，利用了单调有序性（就是说语音里文字的前后关系也对应识别文字的前后关系。）但是语音转译就没这么好的条件利用了，例如good morning应该翻译成“早上好”。

还说回语音识别，另一种方式是conformer，前身是espnet。conformer的encoder部分是一个“汉堡包”类型的模型结构，而且他是layernorm在前面，然后接mha，然后接一个残差连接：

transformer相比rnn，可以更有效的捕捉到长距离的依赖关系。采用自回归的方法生成数据，也就是说用识别到的文字作为key，encode编码作为q和v，来生成下一个文字。

模型训练同时使用了 CTC 损失和 cross entropy 交叉熵损失进行损失函数的计算。

其中 Encoder 输出的特征直接进入 CTC Decoder 得到 CTC 损失。

而 Decoder 的输出使用 cross entropy 损失。

声纹识别有两种模式：1:1（声纹密码，安全）和1：N（从声纹库里提取，说话人分离）

现在利用x-vector来识别。

工业场景应用痛点：

1.没有标注数据，只有无监督数据

2.跨域场景性能下降严重

3.超大规模说话人训练

4.难分样本

痛点1：无监督比对学习，用已有的标注数据生成无监督样本，然后训练模型把不同说话人能有效分隔开。

痛点2：领域对抗学习，只需新增1条支路，建立特征对抗

痛点3：将多分类转换成二分类任务（语音/noise）

痛点4：解决长尾问题：focal loss，提升难分样本权重；ghm，不应特别关注困难样本，而应在一定范围内关注