语音识别--CTC算法

CTC算法全称叫：Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题，也即用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。

举例来说，在语音识别中，我们希望音频中的音素和翻译后的字符可以一一对应，这是训练时的一个很天然的想法。但是要对齐是一件很困难的事，有人说话快，有人说话慢，每个人说话快慢不同，不可能手动地对音素和字符对齐，这样太耗时。

再比如，在OCR中使用RNN时，RNN的每一个输出要对应到字符图像中的每一个位置，要手工做这样的标记工作量太大，而且图像中的字符数量不同，字体样式不同，大小不同，导致输出不一定能和每个字符一一对应。

CTC是一种损失函数，它用来衡量输入的序列数据经过神经网络之后，和真实的输出相差有多少。比如输入一个200帧的音频数据，真实的输出是长度为5的结果。 经过神经网络处理之后，出来的还是序列长度是200的数据。比如有两个人都说了一句nihao这句话，他们的真实输出结果都是nihao这5个有序的音素，但是因为每个人的发音特点不一样，比如，有的人说的快有的人说的慢，原始的音频数据在经过神经网络计算之后，第一个人得到的结果可能是：nnnniiiiii…hhhhhaaaaaooo(长度是200)，第二个人说的话得到的结果可能是：niiiiii…hhhhhaaaaaooo(长度是200)。这两种结果都是属于正确的计算结果，可以想象，长度为200的数据，最后可以对应上nihao这个发音顺序的结果是非常多的。CTC就是用在这种序列有多种可能性的情况下，计算和最后真实序列值的损失值的方法。

CTC的几个性质
第一个是条件独立性。CTC做了一个假设就是不同时间步的输出之间是独立的。这个假设对于很多序列问题来说并不成立，输出序列之间往往存在联系。

第二个是单调对齐。CTC只允许单调对齐，在语音识别中可能是有效的，但是在机器翻译中，比如目标语句中的一些比较后的词，可能与源语句中前面的一些词对应，这个CTC是没法做到的。

第三个是多对一映射。CTC的输入和输出是多对一的关系。这意味着输出长度不能超过输入长度，这在手写字体识别或者语音中不是什么问题，因为通常输入都会大于输出，但是对于输出长度大于输入长度的问题CTC就无法处理了。