本文是观看上海交通大学陈谐老师在《人机语音通信》课程的讲座的笔记，原视频链接，本文参考[3] [4]。
1 Model Overview: Transformer Transducer
语音识别发展背景：
首先是GMM-HMM：混合高斯模型作声学模型，n-gram作为语言模型，hmm做时序建模模型；
12年深度学习发展，声学模型和语言学模型分别都逐渐被深度神经网络替换；
最近流行的是end2end模型（用存粹的神经网络模型进行语音识别，也不用hmm），模型更简单，此时可以将声学模型和语言模型联合起来进行优化，不再需要复杂的字典、声学模型和语言学模型等，性能也比较好（错误率比之前更低），这种模型结构有三大类：LAS、CTC、RNN-T。
这种端到端的语音识别系统在训练的时候也需要考虑以下因素：准确率、是否能实时处理语音信号、是否能流式处理、域适应问题。目前语音识别领域使用较多、性能较好的是transformer transducer模型[1]，结构如下图所示，label encoder和audio encoder两个部分使用的结构是transformer的时候，模型结构为transformer transducer：
encoder部分使用的transformer结构如下图所示：
接下来详细解释Neural Transducer的结构如下，一般encoder部分使用transformer结构，predictor部分使用lstm结构，x代表语音信号的输入，y代表识别出来的文字输出，分别经过encoder和predictor之后，代表语音表征f和文字表征g，再将这两个表征进行联合训练（一般是线性层加relu函数）得到表征z，最后利用这个表征z来预测下一个词。
因为输入的语音帧数t一般是远大于文字数u的，因此通常来说，t >> u。为了实现对齐，一般需要在输出的文字中填充blank符号。每一个识别结果填充blank的方式有很多种，对所有填充的可能进行累积起来的概率就是目标函数。
上面这些模型存在两个大问题：
一、流式处理问题
使用transformer做流式处理的时候，由于有attention，会存在两方面的问题：
- 内存和计算量会随着语音帧长的逐渐增加而线性递增；
- 使用未来帧进行预测的时候（允许有一定延迟的情况下，这种方式可以提高识别率），look-ahead window会随着层数的增加而增加。
二、语言自适应问题
此外，传统的声学模型和语言模型分开的情况下，只需要单独在语言模型上进行语言自适应即可，但是transducer模型没有单独的语言模型，因此解决语言自适应问题有困难。
2 Efficient Streaming: Attention Mask is All You Need
针对流式处理问题，使用attention mask is all you need方案来解决，大概是在计算attention weight的时候，设计一个attention mask来决定对哪些帧计算weight，哪些帧不计算weight。
（1）离线系统，对任何一帧的预测都会看到整个句子，此时attention mask设置为全1即可。（非流式识别）
（2）将attention mask设置为下三角，每一帧只能看到历史信息，不能看到未来帧信息，因此不需要等语音结束就可以进行流式识别，但是内存和计算量会随着语音帧长的逐渐增加而线性递增。
（3）将attention mask中太远的历史帧设置为0，只保存有限的历史帧信息（3帧），因为计算代价不会随着时间的增长而增加（比如识别f10和f100的时候计算量是一样的）。
但是某些情况下，允许存在一定的延迟以提高识别性能，即需要对未来的某些帧也计算attention weight。
（4）允许看到未来最多两帧（lookahead window为[0, 2]），历史3帧。
（5）上面的mask可能存在某些帧仍然看不到未来帧的信息，因此有了下面的mask，look-ahead window为[1, 3]（这种方式计算量难免会稍微增加）
实验表明，每一层也并不需要看到所有帧的历史信息，只需要看到一定数量的历史帧，识别错误率也和全部历史帧的错误率差别不大。
3 Efficient LM Adaptation: Factorized Neural Transducer
针对语言模型自适应问题，目前存在三个解决方法：
（1）基于TTS的方法
首先将目标语言文本进行语音合成，然后将合成的语音和文本输入模型进行finetune，这种方法的缺点就是计算代价比较大。
（2）external LM fusion
（3）fast LM adaptation
对端到端模型中的内部语言模型进行finetune，但是训练流程比较复杂。
因此[2]提出了一种新的解决办法 Factorized Neural Transducer（如下图），将预测blank和预测词的predictor部分分解成两个部分：predictor_b和predictor_v，分别只预测blank和只预测词。因此黄色结构部分就是一个正确的语言模型，它可以用来做语言模型自适应。训练的时候将transducer和语言模型的loss组合起来一起训练，自适应的时候只针对语言模型的loss进行训练。
利用文本进行语言模型自适应的实验结果表明，这种模型结构能够有效提升性能。
4 Discussion and Future Work
- 验证语言模型是否真的是语言模型；
- 提高benchmark性能；
- 重新考虑RNN-T中的blank是否科学（正是因为blank的存在才会导致transducer做语言自适应比较复杂），考虑是否需要blank或者是否有更好的blank；
- 还有一些提高性能的问题，比如更好地压缩延迟等。
[1] Zhang Q, Lu H, Sak H, et al. Transformer transducer: A streamable
speech recognition model with transformer encoders and rnn-t
loss[C]//ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics,
Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2020: 7829-7833.
[2] Chen X , Meng Z , Parthasarathy S , et al. Factorized Neural Transducer for Efficient Language Model Adaptation[J]. 2021.
[3]【Advancing Transformer Transducer for Speech Recognition on Large-Scale Dataset-哔哩哔哩】 https://b23.tv/E8FFm4F
[4] Chen X, Wu Y, Wang Z, et al. Developing real-time streaming transformer transducer for speech recognition on large-scale dataset[C]//ICASSP 2021-2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2021: 5904-5908.