|
|
Semi-Supervised Speech-to-Text Recognition with Text-to-Speech Critic
Baskar, Murali Karthick ; Manohar, Vimal (referee) ; Trmal, Jan (referee) ; Burget, Lukáš (advisor)
Modely pro automatické rozpoznávání řeči (ASR) vyžadují pro dosažení přijatelné přesnosti velké množství trénovacích dat. Z tohoto důvodu se v poslední době zvýšil zájem o trénování seq2seq modelů bez dohledu a s částečným dohledem. Tato práce vychází z nedávných výsledků, které ukázaly výrazné zlepšení trénování s částečným dohledem pomocí cyklické konzistence a souvisejících technik. Ty využívají trénovací postupy a kritéria schopná pomocí kombinace ASR s modely převodu textu na řeč (TTS) zužitkovat nesouvisející řečová a/nebo textová data. Tato práce nejprve navrhuje nový rámec pro modelování kombinující diferencovatelné end-to-end kritérium ASR->TTS s kritériem TTS->ASR. Tato metoda dokáže využít nesouvisející řečová a textová data a překonat související techniky ve slovní chybovosti (WER). Práce obsahuje rozsáhlou sadu výsledků analyzujících vliv množství dat i vliv podílu řeči a textu na opravách chyb. Výsledky dokládají konzistentní zlepšení na korpusech WSJ a LibriSpeech. Práce se rovněž zabývá omezeními modelu ASR<->TTS v podmínkách mimo doménu trénovacích dat (out-of-domain). Navrhujeme vylepšený model ASR<->TTS (EAT), zahrnující dva klíčové komponenty: 1) směr ASR->TTS je doplněn jazykovým model, který penalizuje hypotézy ASR před jejich vstupem do TTS; a 2) ve směru TTS->ASR je zavedena regularizace trénovaná bez dohledu tak, aby opravovala syntetizovanou řeč před vstupem do modelu ASR. Zkoumáme strategie trénování a účinnost modelu EAT a porovnáme jej s přístupy umělého zvyšování množství (augmentace) dat. Výsledky ukazují, že model EAT snižuje rozdíl v úspěšnosti mezi trénováním bez dohledu a trénováním s částečným dohledem absolutně o 2,6% WER na LibriSpeech datech a o 2,7% WER na BABEL datech.
|
|
|
Extensions to Probabilistic Linear Discriminant Analysis for Speaker Recognition
Plchot, Oldřich ; Fousek, Petr (referee) ; McCree,, Alan (referee) ; Burget, Lukáš (advisor)
Tato práce se zabývá pravděpodobnostními modely pro automatické rozpoznávání řečníka. Podrobně analyzuje zejména pravděpodobnostní lineární diskriminační analýzu (PLDA), která modeluje nízkodimenzionální reprezentace promluv ve formě \acronym{i--vektorů}. Práce navrhuje dvě rozšíření v současnosti požívaného PLDA modelu. Nově navržený PLDA model s plným posteriorním rozložením modeluje neurčitost při generování i--vektorů. Práce také navrhuje nový diskriminativní přístup k trénování systému pro verifikaci řečníka, který je založený na PLDA. Pokud srovnáváme původní PLDA s modelem rozšířeným o modelování neurčitosti i--vektorů, výsledky dosažené s rozšířeným modelem dosahují až 20% relativního zlepšení při testech s krátkými nahrávkami. Pro delší testovací segmenty (více než jedna minuta) je zisk v přesnosti menší, nicméně přesnost nového modelu není nikdy menší než přesnost výchozího systému. Trénovací data jsou ale obvykle dostupná ve formě dostatečně dlouhých segmentů, proto v těchto případech použití nového modelu neposkytuje žádné výhody při trénování. Při trénování může být použit původní PLDA model a jeho rozšířená verze může být využita pro získání skóre v případě, kdy se bude provádět testování na krátkých segmentech řeči. Diskriminativní model je založen na klasifikaci dvojic i--vektorů do dvou tříd představujících oprávněný a neoprávněný soud (target a non-target trial). Funkcionální forma pro získání skóre pro každý pár je odvozena z PLDA a trénování je založeno na logistické regresi, která minimalizuje vzájemnou entropii mezi správným označením všech soudů a pravděpodobnostním označením soudů, které navrhuje systém. Výsledky dosažené s diskriminativně trénovaným klasifikátorem jsou podobné výsledkům generativního PLDA, ale diskriminativní systém prokazuje schopnost produkovat lépe kalibrované skóre. Tato schopnost vede k lepší skutečné přesnosti na neviděné evaluační sadě, což je důležitá vlastnost pro reálné použití.
|
|
|
ASL Fingerspelling Recognition Using Slow Feature Analysis
Winkler, Martin ; Hradiš, Michal (referee) ; Burget, Lukáš (advisor)
Táto práca popisuje proces testovania slow feature analysis ako metódy, ktorá extrahuje robustné črty z komplexných obrazových dát americkej znakovej reči. Za účelom testovania bol vytvorený systém v programovacom jazyku python, ktorý zjednodušuje testovanie a ponúka bohatú škálu meniteľných parametrov aby umožnil užívateľovi rôzne testy za účelom zistenia nakoľko použiteľná je táto metóda na klasifikáciu a rozpoznávanie gest rúk. Teoretická časť predstaví slow feature analysis, diskutuje o štruktúre systému a popisuje dáta na ktorých bude metóda pozorovaná. V praktickej časti je metóda podrobená analýze úspešnosti na videných a nevidených rečníkoch, jej schopnosť adaptovať sa na vyšší počet gest a zaujímavé formátovanie dát v pokuse vylepšiť jej úspešnosť.
|
|
|
Parallel Training of Neural Networks for Speech Recognition
Veselý, Karel ; Fousek, Petr (referee) ; Burget, Lukáš (advisor)
This thesis deals with different parallelizations of training procedure for artificial neural networks. The networks are trained as phoneme-state acoustic descriptors for speech recognition. Two effective parallelization strategies were implemented and compared. The first strategy is data parallelization, where the training is split into several POSIX threads. The second strategy is node parallelization, which uses CUDA framework for general purpose computing on modern graphic cards. The first strategy showed a 4x speed-up, while using the second strategy we observed nearly 10x speed-up. The Stochastic Gradient Descent algorithm with error backpropagation was used for the training. After a short introduction, the second chapter of this thesis shows the motivation and introduces the neural networks into the context of speech recognition. The third chapter is theoretical, the anatomy of a neural network and the used training method are discussed. The following chapters are focused on the design and implementation of the project, while the phases of the iterative development are described. The last extensive chapter describes the setup of the testing system and reports the experimental results. Finally, the obtained results are concluded and the possible extensions of the project are proposed.
|
|
|
Optimization of Gaussian Mixture Subspace Models and Related Scoring Algorithms in Speaker Verification
Glembek, Ondřej ; Brummer, Niko (referee) ; Campbell,, William (referee) ; Burget, Lukáš (advisor)
Tato práce pojednává o modelování v podprostoru parametrů směsí gaussovských rozložení pro rozpoznávání mluvčího. Práce se skládá ze tří částí. První část je věnována skórovacím metodám při použití sdružené faktorové analýzy k modelování mluvčího. Studované metody se liší převážně v tom, jak se vypořádávají s variabilitou kanálu testovacích nahrávek. Metody jsou prezentovány v souvislosti s obecnou formou funkce pravděpodobnosti pro sdruženou faktorovou analýzu a porovnány jak z hlediska přesnosti, tak i z hlediska rychlosti. Je zde prokázáno, že použití lineární aproximace pravděpodobnostní funkce dává výsledky srovnatelné se standardním vyhodnocením pravděpodobnosti při dramatickém zjednodušení matematického zápisu a tím i zvýšení rychlosti vyhodnocování. Druhá část pojednává o extrakci tzv. i-vektorů, tedy nízkodimenzionálních reprezentací nahrávek. Práce prezentuje dva přístupy ke zjednodušení extrakce. Motivací pro tuto část bylo jednak urychlení extrakce i-vektorů, jednak nasazení této úspěšné techniky na jednoduchá zařízení typu mobilní telefon, a také matematické zjednodušení umožněňující využití numerických optimalizačních metod pro diskriminativní trénování. Výsledky ukazují, že na dlouhých nahrávkách je zrychlení vykoupeno poklesem úspěšnosti rozpoznávání, avšak na krátkých nahrávkách, kde je úspěšnost rozpoznávání nízká, se rozdíly úspěšnosti stírají. Třetí část se zabývá diskriminativním trénováním v oblasti rozpoznávání mluvčího. Jsou zde shrnuty poznatky z předchozích prací zabývajících se touto problematikou. Kapitola navazuje na poznatky z předchozích dvou částí a pojednává o diskriminativním trénování parametrů extraktoru i-vektorů. Výsledky ukazují, že při klasickém trénování extraktoru a následném diskriminatviním přetrénování tyto metody zvyšují úspěšnost.
|
|
|
Speech Recognition for Air Traffic Communication
Žmolíková, Kateřina ; Burget, Lukáš (referee) ; Veselý, Karel (advisor)
This thesis deals with speech recognition. The aim is to build a speech recognition system based on neural networks and test it on recordings of air traffic communication. Final acoustic model will be used in project A-PiMod. The system reached word error rate 29.5%. Next task of this thesis was to experiment with neural networks which are part of acoustic model. First experiments explored its simplification and acceleration and its impact on error rate. Next experiments dealt with activation function rectifier and convolutional neural networks. Experiments with convolutional neural networks achieved 1.5% improvement, so the final result was 0.4% better than fully connected network with the same architecture.
|
|
|
Fixed-Point Implementation Speech Recognizer
Král, Tomáš ; Černocký, Jan (referee) ; Burget, Lukáš (advisor)
Master thesis is related to the problematics of automatic speech recognition on systems with restricted hardware resources - embedded systems. The object of this work was to design and implement speech recognition system on embedded systems, that do not contain floating-point processing units. First objective was to choose proper hardware architecture. Based on the knowledge of available HW resources, the recognition system design was made. During the system development, optimalization was made on constituent elements so they could be mounted on chosen HW. The result of the the project is successful recognition of Czech numerals on embedded system.
|
|
|
Intersession Variability Compensation in Language and Speaker Identification
Hubeika, Valiantsina ; Burget, Lukáš (referee) ; Matějka, Pavel (advisor)
Variabilita kanálu a hovoru je velmi důležitým problémem v úloze rozpoznávání mluvčího. V současné době je ve velkém množství vědeckých článků uvedeno několik technik pro kompenzaci vlivu kanálu. Kompenzace vlivu kanálu může být implementována jak v doméně modelu, tak i v doménách příznaků i skóre. Relativně nová výkoná technika je takzvaná eigenchannel adaptace pro GMM (Gaussian Mixture Models). Mevýhodou této metody je nemožnost její aplikace na jiné klasifikátory, jako napřílad takzvané SVM (Support Vector Machines), GMM s různým počtem Gausových komponent nebo v rozpoznávání řeči s použitím skrytých markovových modelů (HMM). Řešením může být aproximace této metody, eigenchannel adaptace v doméně příznaků. Obě tyto techniky, eigenchannel adaptace v doméně modelu a doméně příznaků v systémech rozpoznávání mluvčího, jsou uvedeny v této práci. Po dosažení dobrých výsledků v rozpoznávání mluvčího, byl přínos těchto technik zkoumán pro akustický systém rozpoznávání jazyka zahrnující 14 jazyků. V této úloze má nežádoucí vliv nejen variabilita kanálu, ale i variabilita mluvčího. Výsledky jsou prezentovány na datech definovaných pro evaluaci rozpoznávání mluvčího z roku 2006 a evaluaci rozpoznávání jazyka v roce 2007, obě organizované Amerických Národním Institutem pro Standard a Technologie (NIST)
|
|
|
Discovering Acoustic Units from Speech: a Bayesian Approach
Ondel, Lucas Antoine Francois ; Häb-Umbach, Reinhold (referee) ; Glass, Jim (referee) ; Burget, Lukáš (advisor)
Děti mají již od útlého věku vrozenou schopnost vyvozovat jazykové znalosti z mluvené řeči - dlouho předtím, než se naučí číst a psát. Moderní systémy pro rozpoznávání řeči oproti tomu potřebují k dosažení nízké chybovosti značná množství přepsaných řečových dat. Teprve nedávno založená vědecká oblast "učení řeči bez supervize" se věnuje přenosu popsaných lidských schopností do strojového učení. V rámci této oblasti se naše práce zaměřuje na problém určení sady akustických jednotek z jazyka, kde jsou k disposici pouze nepřepsané zvukové nahrávky. Pro řešení tohoto problému zkoumáme zejména potenciál bayesovské inference. V práci nejprve pro úlohu určování akustických jednotek revidujeme využití state-of-the-art neparametrického bayesovského modelu, pro který jsme odvodili rychlý a efektivní algoritmus variační bayesovské inference. Náš přístup se opírá o konstrukci Dirichletova procesu pomocí "lámání hůlky" (stick breaking) umožňující vyjádření modelu jako fonémové smyčky založené na skrytém Markovově modelu. S tímto modelem a vhodnou středopolní (mean-field) aproximací variační posteriorní pravděpodobnosti je inference realizována pomocí efektivního iteračního algoritmu, podobného známému schématu Expectation-Maximization (EM). Experimenty ukazují, že tento přístup zajišťuje lepší shlukování než původní model, přičemž je řádově rychlejší. Druhým přínosem práce je řešení problému definice smysluplného apriorního rozdělení na potenciální akustické jednotky. Za tímto účelem představujeme zobecněný podprostorový model (Generalized Subspace Model) - teoretický rámec umožňující definovat pravděpodobnostní rozdělení v nízkodimenzionálních nadplochách (manifoldech) ve vysokorozměrném prostoru parametrů. Pomocí tohoto nástroje učíme fonetický podprostor - kontinuum vektorových reprezentací (embeddingů) fonémů - z několika jazyků s přepsanými nahrávkami. Pak je tento fonetický podprostor použit k omezení našeho systému tak, aby určené akustické jednotky byly podobné fonémům z ostatních jazyků. Experimentální výsledky ukazují,že tento přístup významně zlepšuje kvalitu shlukování i přesnost segmentace systému pro určování akustických jednotek.
|
|
|
Finite-state based recognition networks for forward-backward speech decoding
Hannemann, Mirko ; AD, Ralf Schlüter, (referee) ; Novák,, Miroslav (referee) ; Burget, Lukáš (advisor)
Pomocí matematického formalismu váhovaných konečných stavových převodníků (weighted finite state transducers WFST) může být formulována řada úloh včetně automatického rozpoznávání řeči (automatic speech recognition ASR). Dnešní ASR systémy široce využívají složených pravděpodobnostních modelů nazývaných dekódovací grafy nebo rozpoznávací sítě. Ty jsou z jednotlivých komponent konstruovány pomocí WFST operací, např. kompozice. Každá komponenta je zde zdrojem znalostí a omezuje vyhledávání nejlepší cesty ve složeném grafu v operaci zvané dekódování. Využití koherentního teoretického rámce garantuje, že výsledná struktura bude optimální podle definovaného kritéria. WFST mohou být v rámci daného polookruhu (semi-ring) optimalizovány pomocí determinizace a minimalizace. Aplikací těchto algoritmů získáme optimální strukturu pro prohledávání, optimální distribuce vah je pak získána aplikací "weight pushing" algoritmu. Cílem této práce je zdokonalit postupy a algoritmy pro konstrukci optimálních rozpoznávacích sítí. Zavádíme alternativní weight pushing algoritmus, který je vhodný pro důležitou třídu modelů -- převodníky jazykového modelu (language model transducers) a obecně pro všechny cyklické WFST a WFST se záložními (back-off) přechody. Představujeme také způsob konstrukce rozpoznávací sítě vhodné pro dekódování zpětně v čase, které prokazatelně produkuje ty samé pravděpodobnosti jako dopředná síť. K tomuto účelu jsme vyvinuli algoritmus pro exaktní reverzi back-off jazykových modelů a převodníků, které je reprezentují. Pomocí zpětných rozpoznávacích sítí optimalizujeme dekódování: ve statickém dekodéru je využíváme pro dvoustupňové dekódování (dopředné a zpětné vyhledávání). Tento přístup --- "sledovací" dekódování (tracked decoding) --- umožnuje zahrnout výsledky vyhledávání z prvního stupně do druhého stupně tak, že se sledují hypotézy obsažené v rozpoznávacím grafu (lattice) prvního stupně. Výsledkem je podstatné zrychlení dekódování, protože tato technika umožnuje prohledávat s variabilním prohledávacím paprskem (search beam) -- ten je povětšinou mnohem užší než u základního přístupu. Ukazujeme rovněž, že uvedenou techniku je možné využít v dynamickém dekodéru tím, že postupně zjemňujeme rozpoznávání. To navíc vede i k částečné paralelizaci dekódování.
|
guest ::
