端到端的文本相关说话人确认

端到端的文本相关说话人确认

论文：Heigold G, Moreno I, Bengio S, et al. End-to-end text-dependent speaker verification[A]. ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings[C]. 2016, 2016-May: 5115–5119.

大数据训练是这篇论文的重点，端到端的模式产生了更加显著的性能。

摘要

在大数据的文本相关说话人确认中，G. Heigold 提出了一种端到端的系统，该系统将一段测试语音和一组注册语音进行匹配，直接投影为确认的得分。该方法由单个神经网络结构组成，采用联合优化的方式训练系统各个组成部分，包括确认评估的过程。在 “OK Google” 的测试场景中，提出的端到端方法优于 i-vector 系统和 d-vector，并实现了 EER 从 3% 到 2% 的提升。结果还表明：1）在说话人确认任务中，段层次的特征优于帧层次的特征；2）RNN 结构能够进一步达到 1.5% EER，但会产生 10 倍以上的计算量；3）softmax 损失可以进一步采用得分归一化、候选人采样和 dropout 层提供性能，但得分归一化对端到端模型没有提升效果。

引言

文本相关的说话人确认系统是一种通行短语受限的系统，常用的短语形式是密码、关键词、数字序列，这类短语的时长较短，例如 “OK Google” 短语大约 0.6 秒。这类系统常用于关键词发现系统和语音搜索系统。

G. Heigold 提出的系统是端到端的系统，即之间从语音建模，获得最终的评分，评分的过程会被整合到优化过程中。相对于级联的说话人确认系统，例如 i-vector 与 PLDA 的系统、d-vector 与 PLDA 的系统，减少了对特定知识的需求和模型的假设。

说话人确认的协议可以分为三部分：训练、注册与评估。

• 训练：训练用于获得语音的说话人表示，进而用于得分计算。与说话人表示学习相关的因素有三种，分别是
  • 模型类型，例如高斯子空间、DNN
  • 表示层次，例如帧层次、段层次
  • 模型训练损失，例如最大似然、softmax
• 注册：在注册阶段，一个说话人提供多个语音，这些语音用于估计说话人模型。常见的方法是将同一个人的多个语音的说话人向量（例如 i-vector, d-vector）取均值。
• 评估：在评估阶段，计算测试语音与注册说话人模型之间的评分，其中注册说话人模型来自注册阶段。常见的方法有 Cosine 函数或者 PLDA。

方法

• 基准 1：i-vector，具体地，13 PLPs + Delta + Delta Delta，1024 高斯成分，300-d i-vector

• 基准 2：i-vector + PLDA，具体地，150-d i-vector，PLDA 在 2M_train 数据集上训练（4k 人，50 段语音/人）

• 基准 3：帧层次 + DNN + softmax，训练方法与 d-vector 系统。

• 基准 4：d-vector

  • 模型：输入 $\mapsto$ DNN $\mapsto$ Cosine

  • 输入：“OK Google”，约 0.6 秒，40 log-filterbanks，80 帧（snippet 最后的 80 帧，不满足则剪切或者补全开始未知），10 ms 帧间距。

  • DNN：504(ReLU) $\mapsto$ 504(ReLU) $\mapsto$ 504(ReLU) $\mapsto$ 504(线性)

    • 嵌入：一段语音的所有帧输入 DNN，网络最后隐藏层的激活向量（线性层）输出，然后对所有帧进行取均值。
    

  • Cosine：余弦函数 $\mapsto$ t-norm 得分归一化，$\cos (x,y)=\frac{x^{T}y}{\Vert x\Vert \Vert y\Vert }$

  • 训练方法：批量大小 32，损失函数 softmax

  • 不足：d-vector 的 softmax 损失无法拓展到更多的数据，其原因如下：

    1. 随着训练集说话人的数量增加，计算复杂度线性增加；

    2. 每一个说话人需要一个最小数量以上的数据，用来估计针对说话人的权重和偏差。

• 端到端模型：

  • 模型：输入 $\mapsto$ 端到端

  • 输入：与基准 3 相同，形式为：测试语音 1 段，注册语音 N 段

  • 端到端：神经网络 + Cosine + 逻辑回归，神经网络采用 d-vector 的神经网络结构或者 LSTM。

    • 损失函数：端到端损失 $l_{e2e}-\log p(target),target\in \{\text{accept, reject}\}$，$p(\text{accept})=\frac{1}{1+\exp (-w\cdot \text{score}-b)}$，$p(\text{reject})=1-p(\text{accept})$
    • 确认的得分阈值：$-b/w$
    

  • 训练方法：训练集训练整个网络，随后，注册集训练带偏差的一维逻辑回归；其它方式与 d-vector 相同。

• 其它神经网络结构 LSTM：作为 DNN 的替换结构，单层隐藏层，504 阶段，无映射层，patch 大小 $10\times 10$；输入与 DNN 相同，按帧沿时间顺序。

  • 嵌入：LSTM 最后的输出与损失函数连接，形成段层级说话人表示。
  

数据

数据的基本情况如表 1 所示。

表1. 数据集情况

数据/统计	语音数量(增益后的数量)	说话人数量	人均语音数
train_2M	2M(9M)	4k	>500
train_22M	22M(73M)	80k	>150
注册数据	18k	3k	1-9
评估数据	20k	3k	3-5

数据集是来自匿名的语音搜索日志，“OK Google”，约 0.6 秒。训练数据 train_2M 与 train_22M 采用人工加噪声的方式进行增益，采用的噪声类型是车辆噪声、咖啡厅噪声，采用多种 SNRs，模拟说话人与麦克风的不同距离。模型与训练数据的关系见表 2 所示，DNN 与 LSTM 表示 d-vector 或者端到端的结构。

表2. 训练数据与模型的关系

训练数据/模型	i-vector	PLDA	DNN	LSTM
train_2M	YES	子集(4k 说话人，50段语音/人)	YES	YES
train_22M	NO	NO	YES	YES

系统性能

实验评估从三个方面测试端到端的性能以及和其它基准方法的差别：帧层次表示 vs. 段层次表示、softmax vs. 端到端损失、前馈 vs. 循环神经网络以及最优注册语音数。

帧层次表示 vs. 段层次表示

表 3 描述了帧层次特征与段层次特征之间的区别，其中 DNN 的线性层使用了 50% dropout 层。结果表明 d-vector 优于 帧层次表示。

表3. 帧层次与段层次的等误差率(EER)

表示层次	系统	原始 EER (%)	t-norm 之后 EER (%)
帧层次	i-vector	5.77	5.11
	i-vector + PLDA	4.66	4.89
	DNN, softmax	3.86	3.32
段层次	d-vector	2.90	2.28

softmax vs. 端到端损失

表 4 描述了不同损失的模型性能。结果表明：1）t-norm 能够提升 softmax 损失 20 %；2）端到端方法通过不同噪声增益学习了归一化的得分，使得额外的得分归一化显得多余了；3）DNN softmax 初始化再进行端到端训练，能够实现 2.86% -> 2.25% 的提升。

表4. 不同损失的等误差率(EER)，* 表示使用了候选人采样方法，使得 softmax 拓展到说话人数量

loss/训练数据	EER (%), 原始/t-norm 之后
	train_2M	train_22M
softmax	2.90 / 2.28	2.69 / 2.08 *
end-to-end	2.86 / 2.85	2.04 / 2.14

前馈 vs. 循环神经网络以及最优注册语音数

表 4 描述了不同端到端模型的性能。不同模型意味着不同模型规模和计算时间，LSTM 乘法与加分次数更多，超过 DNN 10 倍，但实现了最优的性能。

表 5 描述了不同注册语音数量与 DNN 性能的关系。结果表明 5 段注册语音相对最优，1 段注册语音也有 2.25% EER。

表4. 不同模型的端到端的等误差率(EER)，* 表示 t-norm 评分归一化的、在较小训练集上的结果

模型	帧层次 DNN 基准(基准 3)	小型 DNN	最好 DNN (5 隐藏层)	LSTM
EER(%)	3.32 *	2.04	1.87	1.36

表5. 注册语音数量与 DNN 性能的关系，DNN 是 1 局部连接隐藏层 + 3 全连接隐藏层

注册语音数量	1	2	5(默认)	10	16
EER(%)	2.25	2.13	2.04	2.15	2.39

参考文献

1. Chen Y, Lopez-Moreno I, Sainath T N, et al. Locally-Connected and Convolutional Neural Networks for Small Footprint Speaker Recognition. 16th Annual Conference of the International Speech Communication Association. 2015: 1136–1140.

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作者信息：

CSDN：https://blog.csdn.net/i_love_home?viewmode=contents

Github：https://github.com/mechanicalsea

2019级同济大学博士研究生 王瑞 [email protected]

研究方向：说话人识别、说话人分离