自動語音識別（ASR）或語音轉文本，是流程和軟件的組合，能夠解碼人類語音并將其轉換為數(shù)字化文本。

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什么是自動語音識別（ASR）？

自動語音識別（ASR）會收錄人類語音，然后將其轉換為可讀文本。ASR 能夠幫助我們免手動操作地編輯文本消息，并提供用于機器理解的框架。人類語言愈加可搜索和可操作，這使開發(fā)者能夠獲取情感分析等高級分析。ASR 是對話式 AI 應用程序流水線的第一階段，使用自然語言與機器進行交流。

典型的對話式 AI 應用程序使用三個子系統(tǒng)來處理和轉錄音頻，即理解提出的問題（獲取含義）、生成回復（文本），然后將回復反饋給人類。通過多個深度學習解決方案協(xié)同工作來實現(xiàn)這些步驟。

首先，ASR 用于處理原始音頻信號，并從中轉錄文本。其次，自然語言處理（NLP）用于從轉錄文本（ASR 輸出）中提取含義。最后，語音合成或文字轉語音（TTS）用于從文本中人工生成人類語音。各步驟均需構建和使用一個或多個深度學習模型，因此優(yōu)化此多步驟流程非常復雜。

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為何選擇 ASR？

無論是語音助手和聊天機器人，還是支持客戶自助服務的問答系統(tǒng)，語音識別和對話式 AI 的應用頻率與日俱增。涵蓋金融和醫(yī)療健康等眾多領域的各行各業(yè)，在其解決方案中采用 ASR 或對話式 AI。語音轉文本的實際應用非常廣泛：

外科醫(yī)生或飛機駕駛員等“忙碌的”專業(yè)人士可以在工作期間進行記錄并發(fā)出命令。

如果不能使用鍵盤，或者在開車時遇到危險，用戶可以發(fā)出語音需求或口述消息。

聲控電話應答系統(tǒng)可以處理復雜的請求，而無需用戶導航菜單。

無法使用其他輸入方式的殘障人士可以使用語音，與計算機和其他自動化系統(tǒng)進行交互。

自動轉錄的速度比人工轉錄的速度更快，并且成本更低。

在大多數(shù)情況下，語音識別速度比打字速度更快。普通人每分鐘大概可以說 150 個單字，但只能打 40 個字左右。使用密小難辨的智能手機鍵盤打字，性能甚至會更慢。

現(xiàn)在，語音轉文本在智能手機和臺式電腦中的應用隨處可見。特殊用途還可用于醫(yī)學、法律和教育學科。隨著其廣泛應用成為主流，并且在家庭、汽車和辦公室設備中廣泛部署，學術界和業(yè)界已加大對此領域的研究力度。

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ASR 的工作原理

ASR 是自然語言中一項頗具挑戰(zhàn)性的任務，它由語音分割、聲學建模和語言建模等一系列子任務組成，根據(jù)噪聲和未分割的輸入數(shù)據(jù)形成預測（標簽序列）。深度學習在識別音素（用于創(chuàng)建語音的基本聲音）時具有更高的準確性，因此已取代隱馬爾可夫模型和高斯混合模型等傳統(tǒng)的 ASR 統(tǒng)計方法。深度學習 Connectionist Temporal Classification（CTC）的引入消除了對預分割數(shù)據(jù)的需求，其允許直接對網(wǎng)絡進行端到端訓練，從而完成 ASR 等序列標記任務。

典型的 ASR CTC 流程包括以下步驟：

特征提取：第一步是從輸入音頻中提取有用的音頻特征，并且忽略噪聲以及其他不相關信息。梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）技術能夠在頻譜圖或梅爾頻譜圖中捕捉音頻頻譜特征。

聲學模型：將頻譜圖傳遞給基于深度學習的聲學模型，以便預測每個時間步的字符概率。在訓練期間，聲學模型使用包含數(shù)百小時的音頻以及目標語言轉錄的數(shù)據(jù)集（LibriSpeech ASR Corpus、《華爾街日報》、TED-LIUM Corpus 和 Google Audio set）進行訓練。聲學模型根據(jù)單詞的發(fā)音方式進行輸出，因此可能包含重復字符。

解碼：解碼器和語言模型根據(jù)上下文將字符轉換為單詞序列。這些單詞可以進一步緩沖為短語和句子，并進行適當分段，然后再發(fā)送至下一階段。

Greedy（argmax）：是解碼器的簡單策略。在每個時間步選擇出現(xiàn)概率最高的字母（時序 Softmax 輸出層），無需考慮對交流內容的任何語義理解。然后，移除或折疊重復字符，并丟棄空白標記。

語言模型可用于添加上下文，從而糾正聲學模型中的錯誤。定向搜索解碼器將 Softmax 輸出的相對概率與特定單詞在上下文中出現(xiàn)的概率進行加權，并嘗試將聲學模型聽到的內容與可能出現(xiàn)的下一個單詞相結合，從而確定說話內容。

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使用深度學習和 GPU 加速 ASR 

Connectionist Temporal Classification（CTC）等創(chuàng)新技術將 ASR 直接融入于深度學習領域。用于 ASR 的熱門深度學習模型包括 Wav2letter、Deepspeech、LAS 以及近期 NVIDIA 研究發(fā)布的 Jasper，這是一款使用深度學習來開發(fā)語音應用程序的熱門工具包。Kaldi 是 C++ 工具包，除了深度學習模塊之外，還支持傳統(tǒng)方法。

一個由數(shù)百個核心組成的 GPU，可以并行處理數(shù)千個線程。由于神經網(wǎng)絡由大量相同的神經元構建而成，因此本質上具有高度并行性。這種并行性會自然映射到 GPU，因此相比僅依賴 CPU 的訓練，計算速度會大幅提高。例如，GPU 加速的 Kaldi 解決方案的執(zhí)行速度比實時音頻快 3,500 倍，比只用 CPU 的解決方案快 10 倍。這種性能使得 GPU 成為訓練深度學習模型和執(zhí)行推理的首選平臺。

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行業(yè)應用

醫(yī)療健康

醫(yī)療健康面臨的困難之一是難以獲得。撥打醫(yī)生辦公室電話電話需要一直等待的情況十分常見，與索賠代表盡快聯(lián)系同樣困難。使用對話式 AI 來訓練聊天機器人是醫(yī)療健康領域的一項新興技術，旨在解決醫(yī)療健康專業(yè)人士的短缺問題，并開創(chuàng)與患者的溝通渠道。

金融服務

對話式 AI 正在為金融服務公司構建更出色的聊天機器人和 AI 助手。

零售

聊天機器人技術也常用于零售應用程序，能夠準確分析客戶查詢，并生成回復或建議。這可簡化客戶流程，并提高商店運營效率。

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NVIDIA GPU 加速的對話式 AI 工具

借助對話式 AI 部署服務似乎比較困難，但 NVIDIA 現(xiàn)已具備能夠簡化這一流程的工具，包括神經模塊（簡稱 NeMo）和一項名為 NVIDIA Riva 的新技術。為節(jié)省時間，NGC 軟件中心還提供預訓練 ASR 模型、訓練腳本和性能結果。

NVIDIA NeMo 是一款基于 PyTorch 創(chuàng)建的工具包，能夠開發(fā)用于對話式 AI 的 AI 應用程序。在模塊化深度神經網(wǎng)絡的開發(fā)過程中，NeMo 可通過連接模組、混合和匹配組件來實現(xiàn)快速實驗。NeMo 模塊通常表示數(shù)據(jù)層、編碼器、解碼器、語言模型、損失函數(shù)或組合激活函數(shù)的方法。NeMo 針對 ASR、NLP 和 TTS 使用可重復使用的組件，使得構建復雜神經網(wǎng)絡架構和系統(tǒng)變得容易。

此外，借助 NVIDIA GPU Cloud（NGC），您可以獲得用于對話式 AI 的 NeMo 資源，例如預訓練模型、用于訓練或評估的腳本，以及 NeMo 端到端應用程序，允許開發(fā)者試驗不同算法并使用各自數(shù)據(jù)集執(zhí)行遷移學習。

為促進整個 ASR 流程的實施和領域適應性，NVIDIA 創(chuàng)建了特定于域的 NeMo ASR 應用程序。此應用程序由 NeMo 助力開發(fā)，支持您使用自己的數(shù)據(jù)來訓練或微調預訓練（聲音和語言）ASR 模型。您可以借此逐步創(chuàng)建專為您自己的數(shù)據(jù)而構建的更高性能 ASR 模型。

NVIDIA Riva 是一款應用程序框架，能夠為完成對話式 AI 任務提供多個制流程。

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NVIDIA GPU 加速的端到端數(shù)據(jù)科學

建立在 CUDA 基礎上的 NVIDIA RAPIDS 開源軟件庫套件使您能夠完全在 GPU 上執(zhí)行端到端數(shù)據(jù)科學和分析流程，同時仍然使用 Pandas 和 Scikit-Learn API 等熟悉的界面。

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NVIDIA GPU 加速的深度學習框架

GPU 加速深度學習框架能夠為設計和訓練自定義深度神經網(wǎng)絡帶來靈活性，并為 Python 和 C/C++ 等常用編程語言提供編程接口。MXNet、PyTorch、TensorFlow 等廣泛使用的深度學習框架依賴于 NVIDIA GPU 加速庫，能夠提供高性能的多 GPU 加速訓練。

審核編輯：黃飛

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