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SkyHackthon比赛指北-ASR篇-创新互联

写在前面

本系列具体介绍可以参见基础篇。这篇是系列第二篇，篇幅相较于基础篇会比较短，因为 Nemo 真的是一个很好用的库。

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该篇主要分为三个部分：

  • 背景介绍：简单介绍基础背景知识。
  • 数据收集与处理：本篇的重点内容，详细讲解如何进行数据集的收集和处理，方便验证。
  • 模型训练与验证：主要是使用 Nemo 进行，会讲解替换模型等的操作。

技术介绍

ASR：自动语音识别技术，Automatic Speech Recognition 的缩写，其目的是将人的语音转化为文字。在各大社交软件以及输入法中已经是普遍可见的应用。

以 Sky Hackthon 比赛理念出发，比赛通常是构建一个可以应用于实际生活中的 AI 小工具，那么日常生活中，最为常见的沟通手段肯定就是使用对话交流。可以说， ASR 技术可以说是构建 AI应用中必不可少的一环。

在 Sky Hackthon 的比赛中，通常使用 Nemo 进行 ASR 模块的构建，从官网页面我们可以得知：

NVIDIA NeMo 是一个框架，用于借助简单的 Python 界面构建、训练和微调 GPU 加速的语音和自然语言理解 (NLU) 模型。使用 NeMo，开发者可以创建新的模型架构，并通过易于使用的应用编程接口 (API)，在 NVIDIA GPU 中的 Tensor Core 上使用混合精度计算对其进行训练。

借助 NeMo，您可以构建用于实时自动语音识别 (ASR)、自然语言处理 (NLP) 和文本转语音 (TTS) 应用（例如视频通话转录、智能视频助理以及医疗健康、金融、零售和电信行业的自动化呼叫中心支持）的模型。

而正如其宣传的那样，Nemo 的使用其实真的很简单很简单，做好数据收集和模型训练，在 Sky Hackthon 一定能拿到好的结果！

数据收集与处理

机器学习与深度学习的相关人士肯定都听过一句话：数据决定上限，模型抬高下限。因此在 ASR 篇中，重点会讲如何收集与处理数据集，保证收集到足量足质的数据集。

数据要求

数据基本要求：单声道、WAV格式、44100采样率、普通话、内容完整、尽量无噪声。

数据额外要求：数据越多越好、发音尽可能多元化(主要指年龄、性别)。

数据收集方案

这里提供几个方案供大家参考，视自己情况选择方案进行数据收集。

  • 方案一：自己录制。
    自己参赛，自然应该 Push 自己，队伍内成员对语音内容反复录制3-5条并不会导致数据过分拟合，特别是每个人语速、语调都是可以人为控制进行变换的，可以视为单独录制的。同时，如果队伍成员内有喜欢配音的小伙伴，那我只能说，声优都是怪物，完全可让他们多录一点。
    方案优点：质量有保障、来源很稳定、重复录制可以获取大量数据。
    方案缺点：音色单一、数据内容同质性高、可能过拟合。

  • 方案二：呼朋唤友。
    可以呼唤课题室内的小伙伴，或者是同班同学，每个人来帮忙录制一句，积少成多，也可变成非常大量的数据集。当然，对小伙伴们要求就不能太高，尽量提前做好准备工作，比如调整好设备，设置好参数，让小伙伴们过来简单说两句话就ok，大家一般都是不会拒绝的。如果是要线上通知朋友，一定要提前做好教程，告知如何录制有效的数据集，避免白费功夫。
    方案优点：质量可能略低于方案一，但是相对有保证、音色更加多样，过拟合可能性降低。
    方案缺点：可能数量不足、适合线下场景、需要一定社交与沟通能力。

  • 方案三：撒钱大法。
    该方案需要借助QQ，适合有群管理的，或者有很多很多群的，又或者有诸多线上朋友的同学，使用QQ语音红包，可以让大家为了抢红包而为你发送语言，而你只需要提前打开 QQ 保存音频的文件夹(位于QQ存档目录/QQ号/Audio)，然后就可以等着收文件了！
    方案优点：收集速度快、收集数量大且音色丰富。
    方案缺点：需要消耗一定的金钱、可能被群管理员移出群聊、质量低，需要二次过滤保证可用性。
    使用提示：
    1.收获的文件名称均为乱码，需要根据时间排序后提取可能的文件，然后进行挨个过滤，建议做好准备统一处理
    2.收获的文件并非 WAV 格式，也非 44100 的采样率，可以考虑使用格式工厂进行批量转换。
    3.如果录音的人太快，可能录制到开始时 滴 的一声，如果比较熟可以考虑重新录，不太熟只能废掉了。
    4.录制过来的文件可能存在大量的方言、或者带有底噪的，前者建议直接删除，后者请视情况而定。

  • 方案四：API合成。
    可以使用诸如 百度、讯飞、腾讯等的 API 接口，生成不同的 语音内容，然后使用 ffmpeg 进行格式转换之后加入训练。该方案来自于 恺 在第六届比赛中的帮助，所以请说：谢谢你，恺！
    方案优点：数据来源稳定、质量较好。
    方案缺点：需要一定的 Coding 能力和文档阅读能力、反复使用的时候可能需要花费小额金钱购买、需要格式转换。

关于 ASR 数据收集的一些小想法：

  • 必须人工复核：建议全部的数据不论从何渠道收集而来，尽可能的人工听过一遍，以此来保证数据集质量，避免训练的时候内容白费。
  • 不能吹毛求疵：适当的噪音一定是可以接受的，可以考虑现实中，我们想要的是尽可能的听清对方所说的话，但是我们并不能要求对方一定是在完全无噪声的情况下说话，所以只要话的主体是清晰可见的，我们就不应该因为底噪而抛弃数据。
数据处理

相比于数据收集，数据的处理要简单很多，根据时间上的顺序来讲，数据处理分为以下几个步骤：

  • 人工检查：
    这里人工检查主要是去听数据，确定每一条的数据都没有太大问题，比如没有过强的方言口音、没有特别大的噪声、没有错误的发音内容等等。
  • 格式统一：
    这一步是保证数据一定要符合数据训练时候的格式要求，单声道、格式为 WAV、采样率为44100。 对于格式要求，可以使用 ffmpeg 或者 格式工厂进行统一的批量转换。
  • 切分数据：
    在完成格式统一后，我们就拥有了全量可用的数据集，然后进行接下来要进行训练集和验证集的切分，通常而言，80/20 的比例或者 90/10 的比例作为训练集与验证集的切分。提示：可以给每条语音都保留至少一条的测试集，用于最后模型的验证。
  • 制作标注：
    使用自己的 Code 能力，为每个处理好的音频进行数据标注，其主要方式是使用librosa包获取时长，并根据你自己的方式确定语音内容(比如使用不同文件夹表示不同的语音内容)，然后写入标注文件中。
    具体代码请自行发挥，这里不会提供。

在完成上面步骤之后，数据就充分可用了，将接下来进入模型训练的环节。

模型训练与验证

比赛官方提供的 Notebook 足以完成基础的训练，以下操作是在基础训练之上，保证 ASR 部分有足够的准确率。

模型训练

当准备好数据集并放入指定位置之后，我们就要准备训练了，在这里主要讲解如何更换一个可用的模型进行训练。

  • 步骤一： 确定 Nemo 版本。
    在不同版本的 Nemo 中，存在不同的可用模型，比赛时，可用和 YiPeng 老师确认，是否可更换 Nemo 的版本，如果可更换，操作性就大了很多。但是往往不推荐新人更换版本，因为这会带来不可知的环境冲突，建议基础薄弱的同学跳过此步骤。
  • 步骤二：确定可用模型。
    在这里，我直接无偿提供一个方法，方便确定当前可用版本下的全部模型：nemo_asr.models.EncDecCTCModel.list_available_models()，该方法可获取到当前版本全部的可用的 ASR 模型。
  • 步骤三：挑选模型。
    根据步骤二中得到的已知模型，我们可用去 NGC (需要登录)上挑选一个更好的基础模型。
    在这里插入图片描述
    其中 STT 表示 Speech To Text 也就是 ASR 模型， 而 Zh 表示 中文模型。点击模型以后可以看到模型的基础准确率、模型调用指令等内容。根据之前已知的 Nemo 版本和多方面因素，我们可以从中挑选一个模型作为我们的训练使用。
  • 步骤四：配置文件
    在挑选好模型以后，距离训练就只有最后一步了：为模型准备配置文件。配置文件我是通过 Nemo 的 Github 仓库进行寻找的，得益于其良好的项目结构，我们只需要确定 Nemo 的版本，就可以打开对应的代码历史，然后进入 Example 文件夹进行查阅，然后修改一些对应参数即可使用。(小提示，默认的 quartznet 修改 citrinet 是非常简单的。)
    在这里插入图片描述
  • 步骤五：训练。 这里其实不需多言，使用 比赛直接的脚本即可，当然，自己可以根据实际情况适当调整一些超参数，比如训练轮次、学习率等。
模型验证

验证的思路其实比较简单：使用代码跑一遍全部的数据集，看看有多少的数据能拿到 1 分的满分，如果绝大部分数据都无法拿到 1分，我们重新检查数据集，确定数据集毫无问题之后重新训练即可。

但是，当只有小部分无法拿到 1 的满分的时候，一般都是数据上出现问题，从我个人经历出发，分为以下情况：

  • 数据标注有误：这是标注的数据和实际的语音内容存在差别导致的，检查一下该文件位于训练还是验证，如果位于训练集，那与之相关的训练内容可能都会存在问题，如果都存在问题，可能就得重新跑了。
  • 数据存在干扰：比如口音、噪声等干扰了语音识别的效果，如果只是零星存在，那对于最终结果基本没有影响。
  • 数据毫无问题：用以数据如果干净且无其他问题，但是测试结果存在问题，那么可能是以下三个原因：数据量不充足、模型训练不够拟合、选择的模型存在问题。

总结而言：使用 Nemo 训练比较省心，只要准备好数据，挑选正确的模型，就可以完成一次良好的训练。

结语

得益于使用 Nemo，ASR 的整体流程相对简单，更多的时间还是在收集数据与处理数据上，因此， ASR 部分的完全可以由一个人单独负责全部，其他人根据其指挥进行一定的数据收集协助即可。毕竟数据收集环节多一个人多一份力。

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新闻标题：SkyHackthon比赛指北-ASR篇-创新互联
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