Speech Recognition模型：Listen, Attend and Spell (LAS)_语音识别中las的模型

LAS 模型有 encoder , decoder 两部分组成，encoder 部分主要用来听，decoder部分 输出听到的东西。

一，LAS的模型架构

• 0，input

LAS输入的acoustic features 可以采用MFCC，也可以直接 采用 filter bank。
由于语音数据量较大，冗余度较高，为了提高效率，acoustic features在进LAS之前需要先做 down sampling，具体可以采用如下2种做法：
1）直接利用 pyramid RNN 或者 pooling over time 对 语音数据做down sampling，其结构如下：

2）用Time-delay DNN（也即: Dilated CNN) 做 down sampling，其具体做法是，用filter计算output时，其input只采用 第一个 和 最后一个 features，而忽略其他 中间的features，以此达到简化计算的效果。
3）用 truncated self-attention 来做 down sampling，其实质是，instead of 用whole sequence做attention，其只采用 local features 做 attention，即 attention in a range。
2），3）结构如下：

• 1，encoder

encoder使用的模型框架可以是RNN，CNN+RNN，又或者是 self-attention layers。其input为acoustic features，output为 经过 hidden layer的h。

使用多层的RNN作为encoder，其结构如下:

使用 CNN+RNN 作为encoder，其结构如下，首先用1-D CNN 接收 acoustic features，然后，各个timestep 下 CNN的output 作为RNN的input，最后，用 n-D CNN来 输出各个timestep的 h。在最后一步用 n-D CNN，可以将certain time step的context 考虑在内，从而使其输出h更靠谱！

使用self-attention 作为encoder，同样可以将time step的context考虑在内，从而使得输出h更准确！

• 2，decoder

decoder中，每一个timestep的output都会用到encoder的所有output，只不过不同timestep下，encoder中各个output被关注的概率不一样。decoder 中，一个timestep的output 计算方式如下：
首先，给定一个 query z0，将其分别与encoder 每个timestep的output h 进 match function，得到值alpha。
这里的match function 可以是 dot product attention，也可以是 additive attention。具体如下图所示：


其次，将得到的各个timestep的alpha值进softmax，得到encoder各个timestep的输出h 需要被关注的百分比p。将 各个 timestep 的输出h与百分比p的乘积 进行sum，即得到 decoder的第一个timestep的输入 c0（也被称为context vector）。

第三，将 z0 , c0 作为 decoder 第一个timestep的input，进入hidden layer，其 output为 vocabulary 各个token的概率值。vocabulary可以根据需要进行选择，选项有如下几种：phoneme，grapheme，word，morpheme，bytes。
z0，c0 进 hidden layer 可以得到 z1，而z1则为 第2个timestep的 query，用于与 encoder的各个outputs 做 attention。

需要注意的是，在训练时，previous time step的output 并不作为 current time step的 input，而是直接采用 previous time step的ground truth，即label作为current time step的input，因为，在刚开始训练时，model辨识力有限，其output也会是随机的，这与我们的预期不符。（这招叫做 teacher forcing)。

decoder每一个timestep的input都依照上述方法计算得到！

值得一提的是，为了保证decoder中的attention在每个timestep都向右移一点，我们在计算current timestep的match function时，会将previous time step计算出的 百分比 作为 match function的input，与 query 和 encoder的output一并送入 match function 求解。此种attention称为location-aware attention。location-aware attention主要是为了防止 attention乱跳，即并不会每个timestep都会向右移动一点，而生的。

上述提到的attention，由当前step z 计算得出的 c 都是直接用于next time step的，除了这种方式以外，c也可以作为当前timestep的输入 被用于计算 当前timestep的输出，当然，也可以将上述两种方式联合用在模型里，具体如下：

• 3，loss function

LAS采用 cross entropy 来 优化模型参数。

• 4，prediction

在预测时，Beam Search is usually used!

二，LAS存在的问题

LAS需要先听完所有的语音信息，即 将语音数据全部输入encoder才可以用decoder一个一个的输出文本信息，但是，不能 边听边输出文本信息。
为了解决上述问题，学者提出了新的模型：Connectionist Temporal Classification (CTC)。将在下一节中介绍该模型。