Розпізнавання мовлення: розкриття прихованих марковських моделей (HMM)

Автоматичне розпізнавання мовлення (ASR), технологія, що дозволяє машинам розуміти розмовну мову, здійснила революцію в численних застосуваннях, від віртуальних асистентів і програм для диктування до інструментів доступності та інтерактивних голосових систем. В основі багатьох систем ASR лежить потужна статистична структура, відома як приховані марковські моделі (HMM). Цей вичерпний посібник заглибиться в тонкощі HMM, досліджуючи їхні основні концепції, алгоритми, застосування та майбутні тенденції в розпізнаванні мовлення.

Що таке приховані марковські моделі?

Уявіть собі сценарій прогнозування погоди. Ви не спостерігаєте безпосередньо за основним станом погоди (сонячно, дощить, хмарно), а натомість бачите докази, наприклад, чи носять люди парасольки або сонцезахисні окуляри. HMM моделюють системи, де стан є прихованим, але ми можемо зробити висновок про нього на основі послідовності спостережуваних виходів.

Більш формально, HMM — це статистична модель, яка припускає, що модельована система є марковським процесом з неспостережуваними (прихованими) станами. Марковський процес означає, що майбутній стан залежить лише від поточного стану, а не від минулих станів. У контексті розпізнавання мовлення:

• Приховані стани: Вони представляють основні фонеми або субфонеми (акустичні одиниці), що складають слово. Ми не "бачимо" ці фонеми безпосередньо, але вони генерують акустичний сигнал.
• Спостереження: Це ознаки, витягнуті з мовленнєвого сигналу, такі як мел-частотні кепстральні коефіцієнти (MFCC). Це те, що ми можемо виміряти безпосередньо.

HMM визначається наступними компонентами:

• Стани (S): Скінченний набір прихованих станів, наприклад, різні фонеми.
• Спостереження (O): Скінченний набір можливих спостережень, наприклад, вектори MFCC.
• Ймовірності переходу (A): Ймовірність переходу з одного стану в інший. Матриця A, де A_ij — ймовірність переходу зі стану i в стан j.
• Ймовірності випромінювання (B): Ймовірність спостереження певного спостереження за умови певного стану. Матриця B, де B_ij — ймовірність спостереження j за умови стану i.
• Початкові ймовірності (π): Ймовірність початку в певному стані. Вектор π, де π_i — ймовірність початку в стані i.

Спрощений приклад: розпізнавання слова "cat"

Спростімо і уявімо, що ми намагаємося розпізнати слово "cat", представлене фонемами /k/, /æ/ та /t/. Наша HMM може мати три стани, по одному для кожної фонеми. Спостереженнями будуть акустичні ознаки, витягнуті з мовленнєвого сигналу. Ймовірності переходу визначатимуть, наскільки ймовірно перейти зі стану /k/ до стану /æ/ і так далі. Ймовірності випромінювання визначатимуть, наскільки ймовірно спостерігати певну акустичну ознаку, враховуючи, що ми знаходимося в стані певної фонеми.

Три фундаментальні проблеми HMM

Існує три основні проблеми, які необхідно вирішити при роботі з HMM:

1. Оцінка (ймовірність): Маючи HMM (λ = (A, B, π)) та послідовність спостережень O = (o₁, o₂, ..., o_T), яка ймовірність P(O|λ) спостереження цієї послідовності для даної моделі? Це зазвичай вирішується за допомогою алгоритму прямого проходу (Forward Algorithm).
2. Декодування: Маючи HMM (λ) та послідовність спостережень (O), яка найбільш імовірна послідовність прихованих станів Q = (q₁, q₂, ..., q_T), що згенерувала спостереження? Це вирішується за допомогою алгоритму Вітербі.
3. Навчання (тренування): Маючи набір послідовностей спостережень (O), як нам налаштувати параметри моделі (λ = (A, B, π)), щоб максимізувати ймовірність спостереження цих послідовностей? Це вирішується за допомогою алгоритму Баума-Велча (також відомого як алгоритм очікування-максимізації або EM).

1. Оцінка: Алгоритм прямого проходу

Алгоритм прямого проходу ефективно обчислює ймовірність спостереження послідовності спостережень для даної HMM. Замість обчислення ймовірностей для кожної можливої послідовності станів, він використовує динамічне програмування. Він визначає α_t(i) як ймовірність спостереження часткової послідовності o₁, o₂, ..., o_t та перебування у стані i в момент часу t. Алгоритм виконується наступним чином:

1. Ініціалізація: α₁(i) = π_i * b_i(o₁) (Ймовірність початку у стані i та спостереження першого спостереження).
2. Індукція: α_t+1(j) = [Σ_i=1^N α_t(i) * a_ij] * b_j(o_t+1) (Ймовірність перебування у стані j в момент часу t+1 є сумою ймовірностей перебування в будь-якому стані i в момент часу t, переходу до j, а потім спостереження o_t+1).
3. Завершення: P(O|λ) = Σ_i=1^N α_T(i) (Ймовірність спостереження всієї послідовності є сумою ймовірностей перебування в будь-якому стані на кінцевому кроці часу).

2. Декодування: Алгоритм Вітербі

Алгоритм Вітербі знаходить найбільш імовірну послідовність прихованих станів, яка згенерувала спостережувану послідовність. Він також використовує динамічне програмування. Він визначає V_t(i) як ймовірність найбільш імовірної послідовності станів, що закінчується в стані i в момент часу t, та зворотні вказівники ψ_t(i) для запам'ятовування попереднього стану в найбільш імовірному шляху.

1. Ініціалізація: V₁(i) = π_i * b_i(o₁); ψ₁(i) = 0
2. Рекурсія:
   • V_t(j) = max_i [V_t-1(i) * a_ij] * b_j(o_t)
   • ψ_t(j) = argmax_i [V_t-1(i) * a_ij] (Зберегти зворотний вказівник).
3. Завершення:
   • P* = max_i V_T(i)
   • q*_T = argmax_i V_T(i)
4. Зворотний прохід: Відновити оптимальну послідовність станів, слідуючи за зворотними вказівниками від q*_T.

3. Навчання: Алгоритм Баума-Велча

Алгоритм Баума-Велча (окремий випадок алгоритму очікування-максимізації або EM) використовується для навчання HMM. Він ітеративно уточнює параметри моделі (ймовірності переходу та випромінювання), щоб максимізувати ймовірність спостережуваних даних. Це ітеративний процес:

1. Крок очікування (E-крок): Обчислити прямі та зворотні ймовірності (α та β).
2. Крок максимізації (M-крок): Переоцінити параметри моделі (A, B, π) на основі прямих та зворотних ймовірностей.

Алгоритм продовжує ітерації між E-кроком та M-кроком, доки модель не збіжиться (тобто ймовірність даних більше не зростає значно).

Застосування HMM до розпізнавання мовлення

У розпізнаванні мовлення HMM використовуються для моделювання часової послідовності акустичних ознак, що відповідають фонемам. Типова система розпізнавання мовлення з використанням HMM включає наступні кроки:

1. Виділення ознак: Мовленнєвий сигнал обробляється для виділення відповідних акустичних ознак, таких як MFCC.
2. Акустичне моделювання: HMM навчаються для представлення кожної фонеми або субфонемної одиниці. Кожен стан в HMM часто моделює частину фонеми. Моделі гаусових сумішей (GMM) часто використовуються для моделювання ймовірностей випромінювання в кожному стані. Останнім часом для оцінки цих ймовірностей використовуються глибокі нейронні мережі (DNN), що призвело до створення гібридних систем DNN-HMM.
3. Мовне моделювання: Мовна модель використовується для обмеження можливих послідовностей слів на основі граматичних правил та статистичних ймовірностей. Зазвичай використовуються N-грамні моделі.
4. Декодування: Алгоритм Вітербі використовується для знаходження найбільш імовірної послідовності фонем (і, отже, слів) з урахуванням акустичних ознак та акустичних і мовних моделей.

Приклад: Створення системи розпізнавання мовлення для китайської мови (мандарин)

Китайська мова (мандарин) створює унікальні проблеми для розпізнавання мовлення через свою тональну природу. Той самий склад, вимовлений з різними тонами, може мати абсолютно різні значення. Система на основі HMM для мандаринської мови повинна:

• Акустична модель: Моделювати кожну фонему *та* кожен тон. Це означає наявність окремих HMM для /ma1/, /ma2/, /ma3/, /ma4/ (де цифри представляють чотири основні тони мандаринської мови).
• Виділення ознак: Виділяти ознаки, чутливі до змін висоти тону, оскільки висота тону є вирішальною для розрізнення тонів.
• Мовна модель: Включати граматичну структуру мандаринської мови, яка може відрізнятися від таких мов, як англійська.

Успішне розпізнавання мандаринської мови вимагає ретельного акустичного моделювання, яке фіксує нюанси тону, що часто включає навчання більш складних структур HMM або використання специфічних для тону ознак.

Переваги та недоліки HMM

Переваги:

• Добре розроблена теорія: HMM мають міцну математичну основу і широко вивчалися та використовувалися протягом десятиліть.
• Ефективні алгоритми: Алгоритми прямого проходу, Вітербі та Баума-Велча є ефективними та добре вивченими.
• Хороша продуктивність: HMM можуть досягати хорошої продуктивності в розпізнаванні мовлення, особливо в поєднанні з іншими методами, такими як DNN.
• Відносно прості в реалізації: У порівнянні з більш складними моделями глибокого навчання, HMM відносно прості в реалізації.
• Масштабованість: HMM можна масштабувати для обробки великих словників та складних акустичних моделей.

Недоліки:

• Марковське припущення: Припущення, що майбутній стан залежить лише від поточного стану, є спрощенням і не завжди відповідає дійсності в реальному мовленні.
• Моделювання ймовірностей випромінювання: Вибір відповідного розподілу для ймовірностей випромінювання (наприклад, GMM) може бути складним.
• Чутливість до шуму: HMM можуть бути чутливими до шуму та варіацій у мовленні.
• Інженерія ознак: Інженерія ознак є важливою для досягнення хорошої продуктивності з HMM.
• Складність моделювання дальніх залежностей: HMM важко вловлюють дальні залежності в мовленнєвому сигналі.

За межами базових HMM: варіації та розширення

Для подолання обмежень та покращення продуктивності було розроблено кілька варіацій та розширень HMM:

• Приховані напівмарковські моделі (HSMM): Дозволяють використовувати стани змінної тривалості, що може бути корисним для моделювання фонем різної довжини.
• HMM з пов'язаними станами: Спільне використання параметрів між різними станами для зменшення кількості параметрів та покращення узагальнення.
• Контекстно-залежні HMM (трифони): Моделюють фонеми в контексті їхніх оточуючих фонем (наприклад, /t/ у слові /cat/ відрізняється від /t/ у слові /top/).
• Дискримінативне навчання: Навчання HMM для прямого розрізнення між різними словами або фонемами, а не просто для максимізації ймовірності даних.

Зростання глибокого навчання та наскрізного розпізнавання мовлення

В останні роки глибоке навчання здійснило революцію в розпізнаванні мовлення. Глибокі нейронні мережі (DNN), згорткові нейронні мережі (CNN) та рекурентні нейронні мережі (RNN) досягли найсучаснішої продуктивності в ASR. Гібридні системи DNN-HMM, де DNN використовуються для оцінки ймовірностей випромінювання в HMM, стали дуже популярними.

Зовсім недавно з'явилися моделі наскрізного розпізнавання мовлення, такі як Connectionist Temporal Classification (CTC) та моделі Sequence-to-Sequence з механізмом уваги. Ці моделі безпосередньо відображають акустичний сигнал у відповідний текст без необхідності явного моделювання на рівні фонем. Хоча HMM менш поширені в передових дослідженнях, вони забезпечують фундаментальне розуміння основних принципів розпізнавання мовлення і продовжують використовуватися в різних застосуваннях, особливо в середовищах з обмеженими ресурсами або як компоненти в більш складних системах.

Глобальні приклади застосувань глибокого навчання в ASR:

• Google Assistant (Глобально): Широко використовує глибоке навчання для розпізнавання мовлення багатьма мовами.
• Baidu's Deep Speech (Китай): Піонерська система наскрізного розпізнавання мовлення.
• Amazon Alexa (Глобально): Використовує глибоке навчання для розпізнавання голосових команд та розуміння природної мови.

Майбутні тенденції в розпізнаванні мовлення

Сфера розпізнавання мовлення постійно розвивається. Деякі з ключових тенденцій включають:

• Наскрізні моделі: Подальший розвиток та вдосконалення наскрізних моделей для покращення точності та ефективності.
• Багатомовне розпізнавання мовлення: Створення систем, які можуть розпізнавати мовлення кількома мовами одночасно.
• Розпізнавання мовлення для мов з обмеженими ресурсами: Розробка методів для навчання моделей розпізнавання мовлення з обмеженою кількістю даних, особливо для малоресурсних мов.
• Надійне розпізнавання мовлення: Підвищення надійності систем розпізнавання мовлення до шуму, варіацій акцентів та різних стилів мовлення.
• Діаризація диктора: Визначення, хто говорить у записі.
• Мовленнєвий переклад: Прямий переклад мовлення з однієї мови на іншу.
• Інтеграція з іншими модальностями: Поєднання розпізнавання мовлення з іншими модальностями, такими як комп'ютерний зір та розуміння природної мови, для створення більш інтелектуальних та універсальних систем.

Висновок

Приховані марковські моделі відіграли вирішальну роль у розвитку технології розпізнавання мовлення. Хоча зараз домінують підходи глибокого навчання, розуміння HMM забезпечує міцну основу для будь-кого, хто працює в цій галузі. Від віртуальних асистентів до медичної транскрипції, застосування розпізнавання мовлення є величезними і продовжують зростати. З розвитком технологій ми можемо очікувати ще більш інноваційних та трансформаційних застосувань розпізнавання мовлення в найближчі роки, долаючи комунікаційні бар'єри між мовами та культурами по всьому світу.

Ця глобальна перспектива розпізнавання мовлення підкреслює його важливість у сприянні комунікації та доступу до інформації для людей у всьому світі. Незалежно від того, чи це увімкнення голосового пошуку різними мовами, чи забезпечення перекладу в реальному часі через культурні кордони, розпізнавання мовлення є ключовим фактором для більш зв'язаного та інклюзивного світу.