李宏毅NLP笔记
目錄
1.course overview
2.語音辨識
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
一、Course Overview
（1）概念
- 人造語言：程序語言，Python、c++
- 自然語言：用于人類互相溝通的語言，eg：中文、英文
（2）語音 audio
- 重要性：很多語言沒有具體的文字系統(tǒng)，計算機只能通過語音進行理解
- 復(fù)雜性：16k sample points/s，256 possible values/points。因此聲音信號的可能性非常大，沒有一模一樣的聲音
（3）文字 text
核心任務(wù)（6種技術(shù)）
應(yīng)用分別有這些應(yīng)用speech recognition（語音辨識）、Text-to-Speech Synthesis語音合成、speech separation（將一段多個speaker同時發(fā)出的聲音信號分離），voices conversion（類似變聲器）、Speaker Recognition（判斷聲音信號的speaker），Keyword Spotting（關(guān)鍵字辨識）、、text generation、機器翻譯，syntactic parsing（文法剖析）
其他技術(shù)
- Meta Learning：讓機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)的算法。先讓模型在很多任務(wù)上進行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)目標(biāo)是找到學(xué)習(xí)方法，使得在新的任務(wù)上進行簡單的訓(xùn)練（更少的訓(xùn)練資料，更短的訓(xùn)練時間）就可以有很好的效果
- Learning from Unpaired Data
將圖像中的風(fēng)格遷移應(yīng)用到語音和文字中。將一種語音/文字視為一種風(fēng)格，學(xué)習(xí)輸入風(fēng)格和輸出風(fēng)格之間的映射關(guān)系
- Knowledge Graph
通過讓機器閱讀大量訓(xùn)練資料學(xué)習(xí)knowledge，讓后再講學(xué)到的knowledge應(yīng)用到其他任務(wù)模型中
- Adversarial Attack
（1）語音
判斷一段語音信號是不是經(jīng)過合成或變聲；
在語音中加入噪聲迷惑機器
（2）文字
- Explainable AI
二、語音辨識
任務(wù)：語音信號->文本
輸出單位（token）的類別：
- Phoneme：聲音信號的基本單位，有點類似音標(biāo)。但是需要詞典（Lexcion音標(biāo)與詞匯的映射）輔助
- Grapheme：字母，文本的最小單位。優(yōu)點在于不需要Lexcion。對于英文來講，Grapheme的容量是26個英文字母+空格+標(biāo)點符號；對于中文，Grapheme是漢字集合，常用字大約在4000+。
- Word：詞匯。對于一些語言來講，詞匯的數(shù)量過大
- Morpheme：詞素。傳達含義的最小單位。（獲取可以通過老專家或統(tǒng)計）
- Bytes：字節(jié)。優(yōu)勢在于不依賴于語言，所有語言都可以表示成bytes，數(shù)量是256
總結(jié)
Grapheme簡單易上手，不需要老專家，容易獲得；Phoneme跟語音的關(guān)系更明確，在語音方面更簡單，但是需要更強大的模型將其映射到文字；
語音辨識與其他應(yīng)用的結(jié)合
輸入：聲音信號（長度為T，緯度為d）
通過一個長度為25ms的滑動窗口提取特征，將聲音信號轉(zhuǎn)化成d緯的特征向量（frame），使用不同的策略得到的緯度不同（上圖展示了三種策略）。每個窗口之間的間隔是10ms（窗口之間有重疊）意味著1s的聲音信號將轉(zhuǎn)化成100個特征向量（100*d） - 語音信號的特征提取過程
Waveform:25ms的聲音信號。聽起來相同的聲音，他們的聲音信號可能非常不同
DFT:離散傅里葉變換
spectrogram:頻譜圖。和聲音信號的關(guān)聯(lián)性非常明確，可以通過頻譜圖猜到聲音內(nèi)容
filter bank:濾波器組（專家設(shè)計）
DCT:離散余弦變換
filter bank output成為主流
訓(xùn)練數(shù)據(jù)量
對比圖像
模型使用趨勢
八、bert
總結(jié)
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