语音基石模型Speech Foundation Models_best-rq

学习李宏毅课程。

语音基石模型（Speech Foundation Models）

什么是基石模型呢？就是通过预训练pre-train得到的模型。预训练技术又有各式各样的名字，比如也叫自监督学习。

目前常见的基石模型主要有三类：

1.语音表示学习（Speech representation learning）

• 自监督学习模型（Self-suprevised learning, SSL model）
• Representation benchmarking

2.语音大型语言模型（Speech large language models）

• Textless NLP
• AudioLM
• VALL-E

3.其他语音基石模型

• OpenAI Whisper
• Google USM

下面一一讲述。

语音表示学习（Speech representation learning）

学习内容：

就是将一段语音喂给自监督学习模型（SSL model），去抽一些好用的特征表示representation，这些特征再喂给Downstream models，就可以做语音识别或说话人识别任务。

为什么要做语音表示学习？
以前我们做的都是完全监督学习，比如之前做一个情感识别任务，需要对每条语音人工标注其对应的标签label，喂给一个end2end的模型去训练，比如再做个说话人识别任务，又需要标注label。

所以完全监督学习的主要缺点就是：

解释一下就是：

• 标记数据费时费力（请人标注还费钱）
• 对不同的任务得训不同的模型，效率低下

所以人们就想到了自监督学习SSL。用一堆未带标签的数据训一个SSL模型，得到好的表示特征，开发不同的任务时只需要在输入表示特征训一个小的模型（下游任务）。

SSL模型

目前有哪些SSL模型呢？

这是2022年一篇文章Self-supervised speech representation learning: A reiew.的综述里的图，可以看到SSL模型有很多，我们可以学习6个典型的模型如下。可以分为两类，对比学习模型和预测模型。它们的差别就是训练过程和目标函数不同。

Contrastive Models

对比学习
一张图直观理解，就是你现在有一张猫图，再找一张猫（Positive pair）和一张狗（Negative pair）的图片，把它们分别输入三个encoder，对于输出的向量，我们希望两张猫图的向量越接近越好，而我的猫图和狗图的向量值差距越大越好。

这样我就训练得到一个好的表示特征representation，然后做一些下游任务的时候，比如猫狗分类任务，就只需要训一个线性模型就可以很容易把它们分开。

Contrastive predition Coding（CPC）

用来做音素分类和说话人识别任务。
比如有一段语音信号，采样率16000Hz。通过5层卷积CNN，每层的步长为5，4，2，2，2，通过这五层，相当于信号被采样了5×4×2×2×2=160。所以最后输出的信号为每秒16000/160=100点。

把这100点的输出再喂给循环神经网络GRU。
Positive的pair就是未来的一些输出向量vector，就是同一个句子里面，用当前的向量去预测未来。
Negative的pair有不同的设计方式，最简单的设计就是用另外一段语音或另一个人的语音的vector，就是说不同的Speaker的语音的向量越远越好。这就是说话人分类。

CPC这篇论文做了两个任务：音素分类和说话人分类。
可以看到结果所示，CPC和自监督学习都比传统的MFCC特征好。还有个好玩的地方是，同一个CPC模型，通过一个线性模型就可以完成不同的任务，甚至是两个目的完全不相干的任务。

Wav2vec 2.0

将语音输入几层的CNN后，得到向量（蓝色）先做量化quantize后，得到图中绿色向量。

再做掩蔽Masking。比如掩蔽掉其一部分（黑色）

然后输入Transformer，得到context vector（红色）。

• Positive的pair是这个时间点的量化向量（蓝色线），有点像做mask prediction的概念。
• Negative的pair是这句话其他的量化向量（红色线）。

意思就是如果讲不同的内容，希望向量相似度越远愈好，讲同一句话就越近越好。

XLS-R

框架基本和Wav2vec 2.0一样。只是XLS-R是在超大的数据上训练的。包含400000小时，107种语言。

下面的结果是把这两个模型预训练pretrain后，在LibriSpeech的数据上进行微调finetune，只要10分钟的数据，就可以做语音识别。
当参数量都是0.3Billion时，XLS-R微落后于wav2vec，可能是因为XLS-R训练数据种类太多，让它有点混乱了。

但当XLS-R参数量增加到1Billion，性能直接起飞，得到非常好的结果。

上面的是只针对英文ASR，下面是多语种上的结果，只要10小时的数据，就可以比之前上万小时的结果差不多好。

Predictive models

预测模型
有一张狗图，喂给一个encoder，得到一个向量，希望做一些预测任务。如果是监督学习，那目标标签target lable就是“狗”，现在我们是SSL模型，没有标签，要怎么办呢？
那就做伪标签Pseudo labeling。先让狗图片经过一个聚类器clustering，假设的到的是class 2(不一定是狗)，假设聚类器性能很强，那大概率输出的就是狗的分类。这个架构就像studeng-teacher模型，互相进化，互相变得更好。

HuBERT

我们介绍第一个模型HuBERT，名字里有个BERT，肯定和它相关，还记得什么是BERT吗？
BERT：
如图，输入“台湾大学”，BERT会把某个字，如把“湾”字mask掉，输入Transformer encoder，输出一排向量，让被mask掉的那个的输出再输入一个线性模型，再经过softmax，得到一个分布，这个分布就是在预先定义好的词表上的机率分布，预测最可能出现的字的概率（比如中国方块字，这个词表大概有一万多个字）

在监督学习种，就把“湾”这个字当作比如one-hot的向量，去最小化输出和它之间的距离，让预测出来的输出“湾”的机率越大越好。

HuBERT：
和上面类似，输入的语音信号，先经过几层CNN，得到的向量mask掉其中的一部分，输入Transformer encoder（和上面的BERT一样），不一样的地方是，Hubert没有预先定义和的词表。怎么办呢？

所以，需要自己造一个词表。怎么造呢？
对这一堆语音数据提取MFCC特征，然后进行K-means聚类，就可以得到一堆码本codebook，作为伪标签，也就是刚才所说的词表。

有了词表，接下来就可以做BERT做的事情。
把输入的这段语音，提取MFCC特征，经过K-means，看和码本里的哪段最接近，比如：第一帧输出的特征vector和c2比较接近，第二帧和c1接近，第三帧和c6接近…然后把mask掉的那个的输出，和目标的码本，去最小化它们之间的距离。

.

对HuBERT训完400000次后，接下来要怎么继续更新聚类模型呢？
很简单，把Hubert反过来当成teacher model，用来继续训练这边的聚类模型就好了。比如，把第一次训好的HuBERT叫作Hubert-1。

.

这样就会得到新的码本。然后又可以作为伪标签，训练第二轮的HuBERT-2。重复以上过程，就可以得到一个好的HuBERT模型。

WavLM

做说话人分类任务。
这个模型和HuBERT差不多。唯一的区别就是，它的输入是混合的语音作为噪音Noisy speech（比如是两个人讲话的语音），但做伪标签的语音还是用的干净语音。

论文结果：
WavLM和HuBERT明明架构一样，数据一样，loss函数一样，但只引入了denosing，它的效果就比HuBERT要好。

BEST-RQ

这个模型比较神奇，它的teacher聚类模型更简单，只进行随机初始化，在预训练过程中，它的Projection层和码本都不做更新，一开始是什么就是什么，然后这样也可以做的起来。
还有值得注意一点，它的输入是梅尔谱图。

论文结果：
和其他模型的性能相当，这就是BEST-RQ神奇的地方，也不知道为什么会这样。

Representation benchmarking

上面介绍了很多SSL模型，那我们怎么知道它的表示特征好不好呢？
接下来介绍SUPERB 这个benchmark。

假设现在有个预训练好的SSL模型，就先固定住，输入语音信号，输出一排向量。现在就可以把这些向量拿去做各式各样的下游任务，比如语音识别ASR（它的下游模型为两层LSTM），说话人识别SID（这个相对简单因为只是个分类任务，下游模型只需要一个Linear层）等任务。

然后可以换不同的SSL模型，看看这不同的任务上能做到多好。

SUPERB
后面人们又发现，SSL的不同层里包含有不同的信息，比如HuBERT有12层Transformer，第1层可能包含有更多的说话人Speaker信息，第12层可能包含更多的语音内容content信息。所以下游任务抽哪些层的特征representation更好呢？
SUPERB做的事情就是，把每次的表示特征都抽出来，给他们权重并相加，权重也是可以学习的，通过权重的分配，我们就知道什么任务最需要哪几层的信息。

SUPERB做了很多各式各样不同的任务，比如针对说话人的任务，针对内容的任务（keyword spotting就是对语音进行关键字检测），针对语义的任务（直接从语音抽出这段话表达的意义，需要模型理解想要表达大的意思），针对副语言信息的任务，如下图。

SUPRB的官网上有很多模型及他们的比较：SUPERB
https://superbbenchmark.org/leaderboard

也有一些规律的发现：
1.同样的模型，越大越强。（雷达的每个角代表不同的任务，大模型面积包含了小模型）

2.越强的模型，基本上在所有任务上都表现很好。很少看到在一个任务上表现很好，另一个任务上表现变差的现象。

.

下面是在WavLM模型声的实验结果：
横轴是不同的层，纵轴是不同的任务，说话人相关的任务信息第4和5层多谢（颜色深），内容相关的任务信息在8，9，10层更多一些。

然后还有其他SSL模型，权重分布好像都类似。

语音表示学习总结：

SSL模型及其特点

衡量SSL模型

语音大型语言模型（Speech large language models）

学习内容：

有了SSL model抽出的特征后，我们是否能用这些特征表示上做一些大型的语言模型，比如像GPT，然后做一些如语音翻译的任务。

Textless NLP

Meta在2021年发布的一个项目。它的目的就是想把语音任务都转成NLP的任务的模型。

比如今天我们想做一个语音翻译的任务。
之前的做法就需要ASR、TTS、MT三个系统的级联，这种系统存在的问题：

• 需要成对的训练资料（对于的文字、语音）
• 错误传播（如果ASR输出错误，导致错误一直传播）
  
  Textless做的事情就是：
• 不再需要对应的文字数据，只需要语音。
• 可以套用NLP的模型和方法。

Textless MT 的输入和输出都为伪文本，也就是机器自己学习出来的类似文本的东西。

Textless MT 也就是一个语言模型Language model（LM），用不同的LM，就可以实现不同的任务，比如LM为如下及对应的功能：

那怎么生成伪文本呢？
就是用之前讲到的SSL模型，比如先用HuBERT对一段语音抽一排特征，然后进行K-means，再进行量化，得到伪文本。
Encoder：可以是HuBERT，也可以是其他模型。

这样就得到了非监督的语音到语音的模型。

Speech Continuation

LM上画了一只独角兽（GPT标志），代表它是很像GPT的模型。

两种方式，一种是过语言模型LM，一种是不过，直接再合成resynthesis。

Generative Spoken Language Modeling（GSLM）
这篇论文就是语音版的GPT

首先还是这些套路，一段语音信号，先用HuBERT生成伪文本表示（包括K-means 、quantize）

然后用这些为文本表示再训一个Deceoder only 的unit语言模型，就可以让它像GPT 一样，一直去生成后面的discrete unit，然后再只需经过一个unit to speech Decoder，就可以继续合成之后的语音信号。

当然，这个unit to speech Decoder的模型也是需要训练的，怎么训练呢？可以拿一堆语音数据，把它抽成unit，这样就有speech和unit的pair data，模型可以用之前的vocoder(比如hifigan，wavernn等等)。

这个unit to speech Decoder和Decoder-only uLM没有联合训练，只要单独训好就行。整个模型没有任何文字信息。

这个GSLM模型和GPT一样，可以做条件生成，或非条件生成任务。区别就是条件的需要先输入一段预测好的语音，让模型接着这个话讲；而非条件的不需要输入语音，只给一个begin of sentences(BOS)的token，它输出就是随机的语音。生成模型本来就具有一定的随机性。

这篇文章还探讨了一个东西，叫作Temperature。就是GSLM输入 < BOS >，输出不是3，而是一个机率分布（就是3的机率最高）。GSLM是一个自回归的模型，把预测出的3会再喂给自己，产生下一个unit，这样循环。

temperature就是去调整预测出来的机率。。temperature的值设很低的话，比如把3的机率调大，其他调小（大的越来越大，小的越来越小），生成的语音会stuttering（结巴），比如重复说一句话。temperature的值设很高的话，比如把3的机率调小，其他调大（大的调小，小的调大，均匀一点），生成的语音就会babble（胡言乱语）。

一般temperature=1。

这个模型有个缺点就是局部关联“Locally” coherent，就是局部分几个字之间看着蛮合理的，但整个一句话就不太合理。比如生成如下的话，也不太懂什么意思，让chatGPT翻译一下，还是很混乱。该缺点可能是模型大小，或训练资料的局限导致的。

Speech Resynthesis
这篇文章Deocoder的输入除了SSL模型输出的表示特征（变成伪文本）以外，还输入了韵律和说话人特征。

目的是输入和输出要一样（内容，韵律，说话人都不变）。

但发现伪文本特征中说话人信息很少，基本只有内容信息。这是另一篇文章，可以看到做说话人识别任务，只要做量化，准确率就会立马下降，所以现在的共识就是，SSL表示特征经过k-means的量化quantized后，会把说话人信息给去掉。

所以需要额外把韵律和说话人信息补上，这也是为什么上面模型分成三个流。这个模型可以做Voice conversion任务。

就是通过特征解耦后，只要替换speaker信息（把speaker embedding抽换掉），就可以做语音转换。可以看到还是HuBERT的模型性能好。

除了做语音转换，Speech Resythesis模型还可以做Speech codec任务。就相当于是语音压缩表示。比如把语音从A端传输到B端，先对语音做量化，得到更细致的表示，通过很少的数据就可以传输，最后可用vocoder返回语音。

下面结果，横轴是传输语音资料的大小，纵轴是合回声音的品质。可以看到在保证语音质量的前提下，HuBERT可以把它压缩的很小。

Speech Translation

LM换成不同的模型，就可以实现不同的人物，比如换成BART，就可以实现语音翻译人物。

比如，把英文，西班牙文的语音，输入一个多语言HuBERT模型，得到一排特征表示，再经过量化quantize，得到伪文本，然后就可以用来做BART的预训练（Encoder+Decoder的架构），BART任务就是把mask掉的再重建回来。训练好后，BART就是一个看得懂英文＆西班牙文unit的模型。

S2UT
那具体怎么做语音翻译任务呢？
这篇文章把训好的BART的Decoder拿出来，接上一个Wav2vec 2.0的Encoder，有英文和对应的西班牙文的语音成对数据。把英文语音喂给Wav2vec 2.0，得到一排表示，再喂给Decoder。

那为什么不用刚才的多语言mHuBERT呢？然后用BART
其实这样做也行，但是这篇论文就额外接了一个Wav2vec 2.0的encoder。我猜在做finetune的时候，因为额外接了一个Wav2vec 2.0的encoder就可以和Decoder联合训练，而做BART的时候，因为要做quantazition，mHuBERT就不能联合训练。

论文结果，就是这种做法和之前用的AST+LM+TTS的模型性能相当，且不需要任何文本输入。

但Mos值确实有所下降。

UnitY
假设你有文本信息，就可以用这个模型。作为辅助。

可以输入各种类型的数据，来辅助模型训的更好。

有了文字资料，确实性能也比S2UT好。
为什么讲这个UnitY 模型呢，因为去年这两位先生对话的翻译系统就是用的这个。

但存在一个问题，就是翻译过来的话，不是原来人的声音（No Speaker information）
那有解决办法吗？有的，看下面模型。

AudioLM

谷歌2022年9月提出的。论文链接：AudioLM

有以下功能：

• 自由生成，随机输入一些semantic tokens（就是伪文本），audiolm可以生成随机说话人和符合语法和语义但是随机内容的音频。
• 语音的续写（生成），一段语音作为prompt，然后audiolm可以接着编内容，然后用同一个speaker的音色和风格生成接下去的内容，这里接着编的内容是audiolm自己生成的符合语法和语义的。
• 除了speech，也支持piano的续写（生成）
• speaker转换，就是保持说的内容是given的，然后生成不同说话人音色的音频。

除了伪文本（semantic tokens,不同文章给起的名字还不一样），还有另外一个模型生成声学特征Aoustic tokens，包含说话人信息，甚至录音环境信息。

刚才讲的Textless NLP模型是生成Semantic tokens，现在LM的另一个输入是Acoustic tokens，是由一个说话人转换的模型做Codec Encoder，保证生成语音是同一个说话人和同样的环境下的。

Acoustic Tokens这块具体是怎么做的呢？

现在大部分都用Codec Model，但它们的原理都是一样的。整体流程如下图，一段语音输入Encoder(可能是CNN组成)，经过一串的残差矢量量化（residual vector quantilization）,得到一堆code，喂给Decoder。

具体的细节可分解为：
一段语音信号，输入Encoder，得到一排向量，首先与第一个码书1号中寻找最相似的向量，比如输出为3个向量（蓝色），在码书中找到A3、A2、A6（红色）与它最相近，然后蓝减去红（残差，越减信息量越少，画图中颜色越来越淡），得到另一串向量（淡蓝），接着同样的操作，从码本2号中寻找与之相似的向量…假设共有8个码数，最后把这些discrete tokens都放在一起，就是量化后单元Quantized units，这个就叫作Acoustic tokens，然后输入一个Decoder，就能合回语音。
如果模型很好的话，输入和合回的语音应该完全一模一样的。

输出的code信息量越来越少，所以第一个code的信息量最大，如果我们只能选择传输有限量的code，就选择第一或几层code。

现在有了Semantic tokens和Acoustic tokens，一起输入给unit LM，怎么训练呢？
AudioLM训练了三个类似GPT的模型，第一个输入过去的Semantic tokens，让模型预测未来的Samentic tokens；第二个模型输入生成的Samentic tokens，以及刚才讲的最重要的一些声学特征，这里叫作coarse acoustic tokens，让模型预测未来的coarse acoustic tokens；第三个模型输入生成的coarse acoustic tokens，去预测不太重音的声学特征，叫作fine acoustic tokens。最后，把重音的和不重要的放一起，输入Decoder，就能合回原来的声音信号（说话人和录音环境等不变）

这个模型可以做Speech Continuation（比如让一段语音继续编下去，说一些有意义的话）和Music Continuation（比如一段钢琴声，它就可以继续把音乐编下去）。

VALL-E

Valle是一个TTS（Text-to-speech）模型，是今年微软推出的一个模型。
输入一个3秒的语音信号，当作Acoustic prompt，就可以生成同样的声音。

具体做法：
首先是一个自回归模型AR（产生高品质的code），输入文本，产生最重要的Acoustic tokens。还要输入3秒的语音prompt，让模型生成和它声音听起来一样的声音。
后面不重要的tokens，就用非自回归模型NAR，比如还是按上面例子有8层tokens，第一层token重音，就用AR，后面7层一般重音就用NAR。

论文实验结果，都比之前的模型好。甚至比如你那3秒的语音是在厕所录的，生成的声音也会有厕所的一些声音。

其他语音基石模型

如果有大量有标签的数据，我们该怎么应用。

Whisper

2022年9月OpenAI提出来的模型。前面提到很多自监督学习模型SSL，OpenAI不玩这套，谁让他财大气粗，他们收集了68万小时的语音带标签数据，包括比如中&英文句子对，还有其他语言（估计上百种），倒给一个Transformer模型。

训练模型：
就是一个Transformer模型，左边Encoder,右边Decoder，输入log梅尔谱。

输出的时候它有一连串的tokens帮它做多任务学习。那这些tokens是什么呢？
比如一句语音“这是一本书”，把它的log梅尔谱输给Whisper模型。第一个任务，模型首先判断这是不是一句语音（Voice activity detection），不是的话就直接END了；是语音的话，第二个任务，模型再判断是什么语言（Language identification）,是中文英文还是其他？比如我们现在输入的是中文“这是一本书”，模型就会预测中文的language toekns；第三个任务，可以做语音识别（Transcribe）或语音翻译（Translation）任务。

下面是它用的训练数据的统计。左边绿色是多语言识别任务，有中文德文西班牙文等等，共12万小时的pair data。右边紫色是做不同语言到英文的翻译，共12万小时pair data。44万小时都是做英文的语音识别。一共68万小时。

现在这个模型是开源的哦，去github上下载下来，只需要几行代码调用。比如你现在想要做一个语音识别模型，都可以从Whisper finetune起。

USM: Universal Speech Model

谷歌公司也财大气粗啊，又用一千两百万12M小时的语音，包含300种语言。

• Pretrain：12M hour / 300 languages
• Fine-tune：1/7 of the dataset used in Whisper

它希望把能用到的资料都应用尽用。第一个就是输入语音，shared encoder就是多模态融合；第二个就是语音和文本；第三个就是输入文本。把几种类型的数据都用上了。

和Whisper的对比：
比whisper性能好，finetune时用的数据比whisper还要少。

总结

1.这些大型的SSL模型，可以作为特征提取器，抽出好的特征表示，帮助下游任务。
2.基于这些SSL模型，又可以把它做quantize，做大型的语言模型，通过这些大型模型，又可以做成Generative 的模型。
3.有了这些语音基础模型，把NLP中的技术拿过来，做成语音版本的prompting和adapters，来使得模型更高效。