得益于深度學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別在2016年取得了一系列突破性的進(jìn)展，在產(chǎn)品應(yīng)用上也越來越成熟。作為語(yǔ)音交互領(lǐng)域中極其重要的一環(huán)，語(yǔ)音識(shí)別一直是科技巨頭研究的重點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外也涌現(xiàn)出了一批優(yōu)秀的創(chuàng)業(yè)公司。

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今年年初，機(jī)器之心發(fā)布來自ACM中文版的文章《深度 | 四十年的難題與榮耀——從歷史視角看語(yǔ)音識(shí)別發(fā)展》，文中微軟首席語(yǔ)音科學(xué)家黃學(xué)東為我們深入解讀了語(yǔ)音識(shí)別的歷史以及發(fā)展難題。

長(zhǎng)久以來，人與機(jī)器交談一直是人機(jī)交互領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)夢(mèng)想。語(yǔ)音識(shí)別做為很基礎(chǔ)的技術(shù)在這一年中再次有了更大的發(fā)展。

一年中，機(jī)器之心拜訪過科大訊飛，接觸過云知聲、思必馳等創(chuàng)業(yè)公司，在微軟的英語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別取得突破后更是深度專訪了微軟的黃學(xué)東、俞棟，不久之前的百度語(yǔ)音開發(fā)平臺(tái)三周年的主題活動(dòng)上我們也向百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)了解過百度的語(yǔ)音識(shí)別發(fā)展。我們希望從機(jī)器之心文章中梳理出的線索，能為接下來語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展提供一絲洞見。

在這篇文章中，我們會(huì)依次梳理2016年機(jī)器之心關(guān)注到的語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的突破性研究、未來待解決的難題、語(yǔ)音識(shí)別發(fā)展歷史中較為重要的時(shí)間點(diǎn)。

一、2016 年語(yǔ)音識(shí)別有哪些突破？

這一部分盤點(diǎn)了 2016 年機(jī)器之心所關(guān)注到的在語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率上取得的突破，主要涉及的公司包括百度、IBM 和微軟等。根據(jù)這些突破，我們梳理出了一條語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展的線路。

1. 百度 Deep Speech 2 的短語(yǔ)識(shí)別的詞錯(cuò)率降到了 3.7%

發(fā)生時(shí)間：2016 年 2 月

Deep Speech 2 于 2015 年 12 月首次發(fā)布時(shí)，首席科學(xué)家吳恩達(dá)表示其識(shí)別的精度已經(jīng)超越了 Google Speech API、wit.ai、微軟的 Bing Speech 和蘋果的 Dictation 至少 10 個(gè)百分點(diǎn)。到今年 2 月份時(shí)，Deep Speech 2 的短語(yǔ)識(shí)別的詞錯(cuò)率已經(jīng)降到了 3.7%

不久之前，百度又將 Deep CNN 應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別研究，使用了 VGGNet，以及包含 Residual 連接的深層 CNN 等結(jié)構(gòu)，并將 LSTM 和 CTC 的端對(duì)端語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，使得識(shí)別錯(cuò)誤率相對(duì)下降了 10%（原錯(cuò)誤率的 90%）以上。

據(jù)百度語(yǔ)音技術(shù)部識(shí)別技術(shù)負(fù)責(zé)人、Deep Speech 中文研發(fā)負(fù)責(zé)人李先剛博士介紹說，百度正在努力推進(jìn) Deep Speech 3，這項(xiàng)研究不排除將會(huì)是 Deep Speech 3 的核心組成部分。

技術(shù)提升基礎(chǔ)：1. 端到端深度學(xué)習(xí)方法；2. 深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（Deep CNN）應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別聲學(xué)建模中，與基于長(zhǎng)短時(shí)記憶單元（LSTM）和連接時(shí)序分類（CTC）的端對(duì)端語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)相結(jié)合。

2.IBM Watson 會(huì)話詞錯(cuò)率低至 6.9%

發(fā)生時(shí)間：2016 年 5 月

2015 年，IBM Watson 公布了英語(yǔ)會(huì)話語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重大里程碑：系統(tǒng)在非常流行的評(píng)測(cè)基準(zhǔn) Switchboard 數(shù)據(jù)庫(kù)中取得了 8% 的詞錯(cuò)率（WER）。到了今年 5 月份，IBM Watson 團(tuán)隊(duì)再次宣布在同樣的任務(wù)中他們的系統(tǒng)創(chuàng)造了 6.9% 的詞錯(cuò)率新紀(jì)錄。

技術(shù)提升基礎(chǔ)：聲學(xué)和語(yǔ)言建模兩方面技術(shù)的提高

3. 微軟新系統(tǒng)英語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別詞錯(cuò)率低至 6.3%

發(fā)生時(shí)間：2016 年 9 月

在產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn) Switchboard 語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)上，微軟研究者取得了產(chǎn)業(yè)中最低的 6.3% 的詞錯(cuò)率（WER）。

技術(shù)提升基礎(chǔ)：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲學(xué)和語(yǔ)言模型的發(fā)展，數(shù)個(gè)聲學(xué)模型的結(jié)合，把 ResNet 用到語(yǔ)音識(shí)別。

4. 微軟英語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別詞錯(cuò)率達(dá)到了 5.9%，媲美人類

發(fā)生時(shí)間：2016 年 10 月

微軟人工智能與研究部門的團(tuán)隊(duì)報(bào)告出他們的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了和專業(yè)速錄員相當(dāng)甚至更低的詞錯(cuò)率（WER），達(dá)到了 5.9%。5.9% 的詞錯(cuò)率已經(jīng)等同于人速記同樣一段對(duì)話的水平，而且這是目前行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) Switchboard 語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中的最低記錄。這個(gè)里程碑意味著，一臺(tái)計(jì)算機(jī)在識(shí)別對(duì)話中的詞上第一次能和人類做得一樣好。

技術(shù)提升基礎(chǔ)：系統(tǒng)性地使用了卷積和 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合了一個(gè)全新的空間平滑方法（spatial smoothing method）和 lattice-free MMI 聲學(xué)訓(xùn)練。

雖然在準(zhǔn)確率的突破上都給出了數(shù)字基準(zhǔn)，但百度與微軟、IBM（switchboard 上測(cè)試）有較大的不同。微軟的研究更加學(xué)術(shù)，是在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)——口語(yǔ)數(shù)據(jù)庫(kù) switchboard 上面完成的，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)只有 2000 小時(shí)。

微軟研究院的研究關(guān)注點(diǎn)是基于 switchboard 數(shù)據(jù)庫(kù)，語(yǔ)音識(shí)別最終能做到什么樣的性能。而據(jù)百度語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)負(fù)責(zé)人李先剛介紹，他們的關(guān)注點(diǎn)是語(yǔ)音技術(shù)能夠深入到大家的日常應(yīng)用中，他們用的數(shù)據(jù)長(zhǎng)達(dá)數(shù)萬(wàn)小時(shí)。

黃學(xué)東在之前接受機(jī)器之心專訪時(shí)也表示他們的這個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)里面沒有 bug，因?yàn)橐跇?biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)上做到這樣的水平，實(shí)際上體現(xiàn)了工程的完美。

就各項(xiàng)突破的技術(shù)提升基礎(chǔ)，我們可以很明晰的梳理出一條線：

1. 之前 LSTM 這樣的模型開始成功應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別，今年的后續(xù)研究不斷提升 LSTM 的模型效果。

2. 另外一個(gè)比較大的進(jìn)展是 Deep CNN。Deep CNN 比起雙向 LSTM（雙向效果比較好）有一個(gè)好處——時(shí)延。所以在實(shí)時(shí)系統(tǒng)里會(huì)更傾向于用 Deep CNN 而不是雙向 LSTM。

3. 端到端學(xué)習(xí)，這也是百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)在 NIPS 2016 上重點(diǎn)提到的。比如語(yǔ)音識(shí)別，輸入的是語(yǔ)音，輸出的是文本，這是比較純粹的端對(duì)端學(xué)習(xí)。但是它也有缺點(diǎn)——需要足夠大的訓(xùn)練集。

圖：吳恩達(dá) NIPS 2016 ppt

這方面現(xiàn)在的研究工作主要集中在兩類模型上。一類就是 CTC 模型，包括 Johns Hopkins 大學(xué)的 Dan Povey 博士從 CTC 發(fā)展出來的 lattice-free MMI；還有一類是基于注意的序列到序列模型。今天它們的表現(xiàn)也還是比混合模型遜色，訓(xùn)練的穩(wěn)定性也更差，但是這些模型有比較大的潛力（參考機(jī)器之心對(duì)俞棟老師的專訪）。

國(guó)內(nèi)還有其他幾家做語(yǔ)音識(shí)別的公司，這里對(duì)科大訊飛、搜狗、云知聲的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)做個(gè)簡(jiǎn)單介紹。

去年年底，科大訊飛提出了以前饋型序列記憶網(wǎng)絡(luò)（FSMN, Feed-forward Sequential Memory Network）為代表的新一代語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。

今年，科大訊飛又推出了全新的深度全序列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Fully Convolutional Neural Network, DFCNN）語(yǔ)音識(shí)別框架，使用大量的卷積層直接對(duì)整句語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行建模，更好的表達(dá)了語(yǔ)音的長(zhǎng)時(shí)相關(guān)性。據(jù)介紹，該框架的表現(xiàn)比學(xué)術(shù)界和工業(yè)界最好的雙向 RNN 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率提升了 15% 以上。其結(jié)構(gòu)圖如下：

科大訊飛 DFCNN 的結(jié)構(gòu)圖

同時(shí)，我也附上搜狗、云知聲提供的各自的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的流程，以供大家學(xué)習(xí)、比較、參考：

語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)流程：語(yǔ)音信號(hào)經(jīng)過前端信號(hào)處理、端點(diǎn)檢測(cè)等處理后，逐幀提取語(yǔ)音特征，傳統(tǒng)的特征類型包括 MFCC、PLP、FBANK 等特征，提取好的特征送至解碼器，在聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型以及發(fā)音詞典的共同指導(dǎo)下，找到最為匹配的詞序列作為識(shí)別結(jié)果輸出。

搜狗 CNN 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)建模流程

云知聲語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)

二、難題與前沿方向

在語(yǔ)音識(shí)別高速發(fā)展的一年，我們?cè)鴮ＴL過黃學(xué)東、俞棟等多位領(lǐng)域內(nèi)的專家，不可避免的探討了未來語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域所面臨的方向、挑戰(zhàn)、抑或是難題。現(xiàn)如今整理如下，希望能對(duì)大家接下來的語(yǔ)音識(shí)別研究有所幫助：

1. 語(yǔ)義理解

黃學(xué)東認(rèn)為，要做好語(yǔ)音識(shí)別需要更好的語(yǔ)義理解，二者相輔相成。「人的魯棒性非常好，一個(gè)新的課題過來，他可以通過會(huì)話的方式跟你溝通，也能得到很好的結(jié)果。而機(jī)器對(duì)噪音的抗噪性不夠強(qiáng)，對(duì)新的課題會(huì)話溝通能力比較差。最重要的一點(diǎn)是，語(yǔ)音識(shí)別并沒有理解你的語(yǔ)義。理解語(yǔ)義是人工智能下一個(gè)需要攻克的難題，這也是我們團(tuán)隊(duì)花很多時(shí)間和精力正在做的事情。」

2. 值得關(guān)注的四大方向

在之前機(jī)器之心對(duì)俞棟的專訪中，他為我們指出了語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的幾大前沿：

在安靜環(huán)境下并使用近距麥克風(fēng)的場(chǎng)合，語(yǔ)音識(shí)別的識(shí)別率已越過了實(shí)用的門檻；但是在某些場(chǎng)景下效果還不是那么好，這就是我們這個(gè)領(lǐng)域的 frontier。現(xiàn)在大家主攻幾點(diǎn)：

首先，是不是能夠進(jìn)一步提升在遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別尤其是有人聲干擾情況下的識(shí)別率。目前一般遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別的錯(cuò)誤率是近場(chǎng)識(shí)別錯(cuò)誤率的兩倍左右，所以在很多情況下語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)還不盡如人意。遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別至少目前還不能單靠后端的模型加強(qiáng)來解決。現(xiàn)在大家的研究集中在結(jié)合多通道信號(hào)處理（例如麥克風(fēng)陣列）和后端處理從拾音源頭到識(shí)別系統(tǒng)全程優(yōu)化來增強(qiáng)整個(gè)系統(tǒng)的表現(xiàn)。

另外，大家還在研究更好的識(shí)別算法。這個(gè)「更好」有幾個(gè)方面：一個(gè)方面是能不能更簡(jiǎn)單。現(xiàn)在的模型訓(xùn)練過程還是比較復(fù)雜的，需要經(jīng)過很多步驟。如果沒有 HTK 和 Kaldi 這樣的開源軟件和 recipe 的話，很多團(tuán)隊(duì)都要用很長(zhǎng)時(shí)間才能搭建一個(gè)還 OK 的系統(tǒng)，即使 DNN 的使用已經(jīng)大幅降低了門檻。現(xiàn)在因?yàn)橛辛碎_源軟件和 recipe，包括像 CNTK 這樣的深度學(xué)習(xí)工具包，事情已經(jīng)容易多了，但還有繼續(xù)簡(jiǎn)化的空間。這方面有很多的工作正在做，包括如何才能不需要 alignment 、或者不需要 dictionary。現(xiàn)在的研究主要還是基于 end-to-end 的方法，就是把中間的一些以前需要人工做的步驟或者需要預(yù)處理的部分去掉。雖然目前效果還不能超越傳統(tǒng)的 hybrid system，但是已經(jīng)接近 hybrid system 的 performance 了。

另外一個(gè)方面，最近的幾年里大家已經(jīng)從一開始使用簡(jiǎn)單的 DNN 發(fā)展到了后來相對(duì)復(fù)雜的 LSTM 和 Deep CNN 這樣的模型。但在很多情況下這些模型表現(xiàn)得還不夠好。所以一個(gè)研究方向是尋找一些特殊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠把我們想要 model 的那些東西都放在里面。我們之前做過一些嘗試，比如說人在跟另外一個(gè)人對(duì)話的過程中，他會(huì)一直做 prediction，這個(gè) prediction 包括很多東西，不單是包括你下一句想要說什么話，還包括根據(jù)你的口音來判斷你下面說的話會(huì)是怎樣等等。我們?cè)鴩L試把這些現(xiàn)象建在模型里以期提升識(shí)別性能。很多的研究人員也在往這個(gè)方向走。

還有一個(gè)方向是快速自適應(yīng)的方法—就是快速的不需要人工干預(yù)的自適應(yīng)方法（unsupervised adaptation）。現(xiàn)在雖然已經(jīng)有一些自適應(yīng)的算法了，但是它們相對(duì)來說自適應(yīng)的速度比較慢，或者需要較多的數(shù)據(jù)。有沒有辦法做到更快的自適應(yīng)？就好像第一次跟一個(gè)口音很重的人說話的時(shí)候，你可能開始聽不懂，但兩三句話后你就可以聽懂了。大家也在尋找像這種非常快還能夠保證良好性能的自適應(yīng)方法。快速自適應(yīng)從實(shí)用的角度來講還是蠻重要的。因?yàn)樽赃m應(yīng)確實(shí)在很多情況下能夠提升識(shí)別率。

三、語(yǔ)音識(shí)別歷史的梳理

在這一部分我簡(jiǎn)單的梳理了一下語(yǔ)音識(shí)別歷史上比較關(guān)鍵的一些時(shí)間點(diǎn)，至于詳細(xì)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)研究歷史可參考之前提到的黃學(xué)東老師寫的《四十年的難題與榮耀——從歷史視角看語(yǔ)音識(shí)別發(fā)展》。

• 1952 年，貝爾實(shí)驗(yàn)室 Davis 等人研制了世界上第一個(gè)能識(shí)別 10 個(gè)英文數(shù)字發(fā)音的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，但只能識(shí)別一人的發(fā)音。

• 1962 年，IBM 展示了 Shoebox。Shoebox 能理解 16 個(gè)口語(yǔ)單詞以及 0-9 的英文數(shù)字。

• 1969 年，貝爾實(shí)驗(yàn)室的 John Pierce 預(yù)言成熟的語(yǔ)音識(shí)別在數(shù)十年內(nèi)不會(huì)成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)樗枰斯ぶ悄堋?/p>

• 1970 年，普林斯頓大學(xué)的 Lenny Baum 發(fā)明隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model)。

• 20 世紀(jì) 70 年代，卡耐基梅隆大學(xué)研發(fā) harpy speech recognition system，能夠識(shí)別 1011 個(gè)單詞，相當(dāng)于 3 歲兒童的詞匯量。

• 20 世紀(jì) 80 年代，語(yǔ)音識(shí)別引入了隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model)。

• 20 世紀(jì) 90 年代出現(xiàn)首個(gè)消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品 DragonDictate，由國(guó)際語(yǔ)音識(shí)別公司 Nuance 發(fā)布。

• 2007 年，Dag Kittlaus 和 Adam Cheyer 創(chuàng)立 Siri.Inc。后被蘋果收購(gòu)并于 2011 年首次出現(xiàn)在 iPhone 4s 上。

• 2009 年以來，借助機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)研究的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)語(yǔ)料的積累，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)得到突飛猛進(jìn)的發(fā)展。

• 2011 年微軟率先取得突破，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之后，語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率降低 30%。

• 2015 年，IBM Watson 公布了英語(yǔ)會(huì)話語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重大里程碑：系統(tǒng)在非常流行的評(píng)測(cè)基準(zhǔn) Switchboard 數(shù)據(jù)庫(kù)中取得了 8% 的詞錯(cuò)率（WER）。

語(yǔ)音識(shí)別，在這一年有了極大的發(fā)展，從算法到模型都有了質(zhì)的變化，在加上語(yǔ)音領(lǐng)域（語(yǔ)音合成等）的其他研究，語(yǔ)音技術(shù)陸續(xù)進(jìn)入工業(yè)、家庭機(jī)器人、通信、車載導(dǎo)航等各個(gè)領(lǐng)域中。當(dāng)有一天，機(jī)器能夠真正「理解」人類語(yǔ)言，并作出回應(yīng)，那時(shí)我們必將迎來一個(gè)嶄新的時(shí)代。