ASR之Conformer_conformer模型 asr

作者：从前慢现在也慢 | 2024-07-23 09:34:04

踩

conformer模型 asr

原文链接：Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition

一、原理分析

由于Transformer注重全局相关性，而CNN注重局部相关性，则二者结合可能在端到端ASR中取得较以往的RNN更好的效果。

二、结构

Conformer Block = (1/2 * FNN + MHSA + Conv + 1/2 * FNN + LayerNorm) with Reisdual

三、与Transformer区别

1.不同的模块

a)SWISH + ReLU：使用激活函数 Swish(x) = x * torch.sigmoid(x)

b)CNN Block

c)Macaron FFN : 使用成对FNN 并乘以1/2权重，如Conformer Block图

d)Relative Pos.Emb 位置编码方法:

$PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000 ^ {2i/dm})\\\ PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000 ^ {2i/dm})$

其中pos为输入单位在输入中的位置，2i 代表该向量中的第 2i 个维度，dm为维度的总数。

2.结论

第二个与第三个模块最为重要

四、几个研究维度

1.MHSA与CNN结合方式

a)使用轻量级CNN

b)交换MHSA与CNN的顺序

c)将输入划分开再传入多个注意头中

2.Macaron FFN

使用双FFN和权重乘以1/2，哪个更重要？都重要！

3.注意头的数量

注意头数 * 维度数(dm) == 512，其中注意头数取16较为合适

4.卷积核大小

文章研究了3、7、17、32、65等大小的卷积核对结果的影响，kernel_size == 32 时效果最好

五、数据相关

1.数据集

LibriSpeech、testclean、testother

2.语音预处理

80-channel filterbanks、25ms window、10ms stride

3.频谱增强

with mask parameter (F = 27), and ten time masks with maximum time-mask ratio (pS = 0.05)，, where the maximum-size of the time mask is set to pS times the length of the utterance.

（这里暂时不太明白）

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/从前慢现在也慢/article/detail/869314