SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition

原文：https://arxiv.org/abs/1904.08779

Daniel S. Park∗, William Chan, Yu Zhang, Chung-Cheng Chiu, Barret Zoph, Ekin D. Cubuk, Quoc V. Le

Google Brain

{danielspark, williamchan, ngyuzh, chungchengc, barretzoph, cubuk, qvl}@google.com

摘要

我们提出了SpecAugment，一种用于语音识别的简单数据扩增方法。 SpecAugment直接应用于神经网络的特征输入（即滤波器组系数）。增强策略包括特征变形，频率通道的屏蔽块和时间步长的屏蔽块。我们将SpecAugmenton的听，注意和拼写网络应用于端到端语音识别任务。我们在LibriSpeech 960h和Swichboard 300h任务上实现了最先进的性能，胜过所有先前的工作。在LibriSpeech上，在不使用语言模型的情况下，测试其他用户的WER为6.8％，在与语言模型的浅层融合时，WER为5.8％。与之相比，之前的最新混合系统为WER为7.5％。对于Switchboard，在不使用语言模型的情况下，我们在Hub5’00测试集的Switchboard / CallHome部分上达到7.2％/ 14.6％，在使用浅层融合的情况下达到6.8％/ 14.1％，而之前最佳的混合系统WER为8.3％/ 17.3％。

关键词：端到端语音识别，数据扩增

1. 引言

深度学习已成功应用于自动语音识别（ASR）[1]，其中研究的主要重点是设计更好的网络架构，例如DNN [2]，CNN [3]，RNN [4]和端到端模型[5、6、7]。 但是，这些模型易于过拟合，并需要大量的训练数据[8]。

已经提出了数据增强作为生成用于ASR的附加训练数据的方法。 例如，在[9，10]中，为低资源语音识别任务增加了人工数据。 声道长度归一化已被用于[11]中的数据增强。 噪声音频是通过将干净的音频与噪声音频信号in [12]叠加而合成的。 速度扰动已在原始音频中应用于LVSCR任务[13]。 在[14]中已经探索了声学房间模拟器的使用。 在[15，16]中已经研究了用于关键词发现的数据增强。 更一般而言，学习的增强技术已经探索了增强变换的不同序列，这些序列在图像域中已实现了最先进的性能[17]。

受到语音和视觉领域增强技术的最新成功的启发，我们提出了SpecAugment，这是一种对输入音频的log mel声谱图而非原始音频本身进行运算的增强方法。 该方法简单易行，并且计算成本低廉，因为它像对图像一样直接作用于对数梅尔频谱图，并且不需要任何其他数据。 因此，我们可以在训练期间在线应用SpecAugment。 SpecAugment由log mel频谱图的三种变形组成。 首先是时间扭曲，这是时间序列在时间方向上的变形。 在计算机视觉[18]中，受“剪裁”启发而进行的另外两个增补是时间和频率的遮盖，其中我们掩盖了一段连续的时间步长或梅尔频率通道。

这种方法虽然基本，但非常有效，它使我们能够训练称为“Listen Attend and Spell（LAS）”的端到端ASR网络[6]，以超越更复杂的混合系统，并获得最新的结果即使不使用语言模型（LM）。在LibriSpeech [19]上，我们在不使用LM的情况下，在无噪声的测试集上实现了2.8％的单词错误率（WER），在其他测试集上实现了6.8％的WER。通过在LibriSpeech LM语料库上训练有素的LM进行浅层融合[20]后，我们可以改善性能（在无噪声的测试上WER为2.5％，在其他测试集上WER为5.8％），从而改善了other上的最新技术相对减少了22％。在总机300h（LDC97S62）[21]上，我们在不使用LM的情况下，在Hub5’00（LDC2002S09，LDC2003T02）测试装置的总机部分获得了7.2％的WER，在CallHome部分获得了14.6％的WER。通过在Switchboard和Fisher（LDC200 {4,5} T19）[22]语料库的组合转录本上训练的LM进行浅层融合后，我们在Switchboard / Callhome部分获得了6.8％/ 14.1％的WER。

2. 扩增策略

我们旨在构建一种直接作用于log mel频谱图的增强策略，以帮助网络学习有用的特征。出于以下目的的动机：这些特征应对时间方向上的变形，频率信息的部分丢失和小段语音的部分丢失具有鲁棒性，我们选择了以下变形来构成策略：

1. 通过tensorflow的函数稀疏图像扭曲来应用时间扭曲。给定具有τ个时间步长的对数梅尔频谱图，我们将其视为时间轴为水平而频率轴为垂直的图像。沿水平线在时间步长（W，τ-W）内穿过图像中心的随机点应向左或向右弯曲一段距离w，该距离应从0到时间扭曲的均匀分布中选择沿该线的参数W。
2. 应用频率屏蔽，以便屏蔽f个连续的梅尔频率通道[f0，f0 + f），其中f首先从0到频率屏蔽参数F的均匀分布中选择，而f0从[0，ν中选择-f）。 ν是梅尔频道的数量。
3. 应用时间屏蔽，以便屏蔽t个连续的时间步长[t0，t0 + t），其中t是从0到时间屏蔽参数T的均匀分布中第一个选择的，而t0是从[0，τ- t）。 •我们在时间掩码中引入了一个上限，以使时间掩码的宽度不能超过时间步数的p倍。

图1：应用于基础输入的增强，在顶部给出。 图从上到下描绘了基本输入的对数梅尔声谱图，依次为无进行增强、时间扭曲、频率屏蔽和时间屏蔽。

图2：应用于基本输入的扩充策略。 图从上到下描述了对基本输入的对数梅尔频谱图的无增强策略，LB策略和LD策略。

图1显示了应用于单个输入的各个增强的示例。 将对数梅尔频谱图归一化为平均值为零，因此将掩码值设置为零等同于将其设置为平均值。 我们可以考虑应用多个频率和时间掩码的策略。 多个覆盖可以重叠。 在这项工作中，我们主要考虑一系列手工制定的策略，LibriSpeech basic（LB），LibriSpeech double（LD），Switchboard mild（SM）和Switchboard strong（SS），其参数汇总在表1中。在图2中， 我们展示了一个使用策略LB和LD增强的对数梅尔频谱图的示例。

表1：策略的扩充参数。 mF和mT表示应用的频率和时间掩码的数量。

Policy	W	F	mF	T	p	mT
None	0	0	–	0	–	–
LB	80	27	1	100	1.0	1
LD	80	27	2	100	1.0	2
SM	40	15	2	70	0.2	2
SS	40	27	2	70	0.2	2

3. 模型

我们将Listen, Attend and Spell（LAS）网络[6]用于我们的ASR任务。 这些模型是端到端的，易于训练，并且具有建立完善的基准测试[23，24]和额外好处，我们可以以此为基础来获取结果。 在本节中，我们回顾LAS网络并引入一些表示法以对它们进行参数化。 我们还介绍了用于训练网络的学习率时间表，因为它们实际上是决定性能的重要因素。 我们首先回顾浅层融合[20]，我们将其用于合并语言模型以进一步提高性能。

3.1. LAS 网络架构

对于[24]中研究的端到端ASR，我们使用Listen, Attend and Spell（LAS）网络[6]，为此我们使用符号LASd-w。输入对数mel频谱图被传递到最大池化且步长为2的2层卷积神经网络（CNN）。CNN的输出通过编码器，该编码器由d个堆叠的单元大小为w的双向LSTM组成，产生一系列注意力向量，注意力向量被馈送到单元尺寸为w的2层RNN解码器中，该解码器会生成转写的标记符。使用Word Piece Model（WPM）[25]标记文本，其中LibriSpeech的词汇量为16k，Switchboard的词汇量为1k。 LibriSpeech 960h的WPM使用训练集转写文本构建。对于“Switchboard 300h”任务，将训练集中的转写文本与Fisher语料库的转写文本相结合以构建WPM。最后的转写文本是通过使用尺寸为8 的Beam进行的beam搜索获得的。为了与[24]进行比较，我们注意到它们在我们符号中的“大模型”是LAS-4-1024。

3.2. 学习率时间表

事实证明，学习速率时间表是决定ASR网络性能的重要因素，尤其是在有数据增强的情况下。 在这里，我们介绍的训练时间表有两个目的。 首先，我们使用这些时间表来验证更长的时间表可以改善网络的最终性能，而增强功能则可以提高性能（表2）。 其次，基于此，我们介绍了很长的时间表，这些时间表用于最大化网络的性能。

我们使用学习率时间表，在其中提高，保持然后以指数方式衰减学习率，直到达到其最大值的1/100。 超过这一点，学习率保持恒定。 该时间表由三个时间戳（sr，si，sf）进行参数化：当学习率上升结束时（从零学习率开始）完成的步骤sr，开始进行指数衰减的步骤si，以及完成指数衰减的停止sf 。

在我们的实验中还有另外两个因素引入了时间尺度。 首先，我们在步骤Snoisr中打开标准偏差为0.075的权重变化噪声[26]，并在整个训练过程中使其保持恒定。 在步长间隔（sr，si）中，即在学习率的高平稳期引入权重噪声。

其次，我们引入具有不确定性0.1的统一标签平滑[27]，即正确的类别标签被指定为置信度0.9，而其他标签的置信度则相应增加。 正如稍后再次提到的，标签平滑会破坏较小学习率的训练的稳定性，我们有时选择仅在训练开始时启用，而当学习率开始下降时将其关闭。

我们使用的两个基本时间表如下：

1. B（asic）：（s_r，s_noise，s_i，s_f）=（0.5k，10k，20k，80k）
2. D（ouble）：( s_r，s_noise，s_i，s_f）=（1k，20k，40k，160k）

如第5节中进一步讨论的，我们可以通过使用更长的时间表来提高训练网络的性能。 因此，我们引入以下时间表：3. L（ong）：（s_r，s_noise，si，sf）=（1k，20k，140k，320k），我们用它来训练最大的模型以提高性能。 使用时间表L时，对于LibriSpeech 960h，对于<si = 140k的时间步长引入不确定性为0.1的标签平滑，然后将其关闭。 对于总机300h，在整个培训过程中将打开标签平滑功能。

3.3. 与语言模型的浅融合

虽然我们可以通过数据扩增获得最先进的结果，但是通过使用语言模型可以得到进一步的改进。 因此，我们通过浅层融合为这两个任务合并了RNN语言模型。 在浅层融合中，解码过程中的“下一个标记符” y *由下式确定：

–
\( y^* = \arg\max\limits_{y} (\log P(y|x)+\lambda \log P_{LM}(y)), \tag{1} \)
–

即通过使用基本ASR模型和语言模型共同对标记符进行评分。 我们还使用了覆盖惩罚c [28]。

对于LibriSpeech，我们在LM的[24]中使用具有嵌入尺寸1024的两层RNN，它是在LibriSpeech LM语料库上训练的。 我们在[24]中始终使用相同的融合参数（λ= 0.35和c = 0.05）。

对于Switchboard，我们使用embedding维数为256的两层RNN，它在Fisher和Switchboard数据集的组合转录本上进行训练。 我们通过测量RT-03（LDC2007S10）的性能，通过网格搜索找到融合参数。 我们将在第4.2节中讨论单个实验中使用的融合参数。

4. 实验

在本节中，我们将介绍使用SpecAugment在LibriSpeech和Switchboard上进行的实验。 我们报告的最新结果优于精心设计的混合系统。

4.1. LibriSpeech960h

对于LibriSpeech，我们使用与[24]相同的设置，其中我们使用具有delta和delta-delta加速度的80维滤波器组，以及一个16k的word piece model [25]。

在LibriSpeech 960h上对三个网络LAS-4-1024，LAS-6-1024和LAS-61280进行了训练，结合了增强策略（无，LB，LD）和训练时间表（B / D）。 在这些实验中未应用标签平滑处理。 在32个Google Cloud TPU芯片上以0.001的峰值学习率和512的批量大小进行了为期7天的实验。 除了增强策略和学习率时间表外，所有其他超参数都已固定，并且没有应用其他调整。 我们在表2中报告了通过dev-other集验证的测试集编号。我们看到，扩充可以持续提高训练网络的性能，而随着扩充范围的增加，更大的网络和更长的学习率时间表的好处就更加明显。

我们采用最大的网络LAS-6-1280，并使用时间表L和策略LD来训练网络以最大化性能。 如前所述，我们启用小于140k的时间步的标签平滑处理。 通过评估具有最佳dev-other性能的检查点来报告测试集性能。 即使没有语言模型，LAS-6-1280模型也能达到最新的性能。 我们可以使用浅层融合合并LM，以进一步提高性能。 结果列于表3。

表2：针对不同的网络，时间表和策略评估的LibriSpeech测试WER（％）。 [24]中的第一行。

表3：LibriSpeech 960h WER（％）

4.2. Switchboard 300h

对于Switchboard 300h，我们使用Kaldi [39]“ s5c”方法来处理数据，但是我们使该方法适应于使用具有delta和delta – delta加速度的80维滤波器组。我们使用1k WPM [25]来标记输出，该输出是使用Switchboard和Fisher转写文本的组合词汇构建的。

我们使用策略（无，SM，SS）和时间表B训练LAS-4-1024。像以前一样，我们将峰值学习率设置为0.001，总批量大小设置为512，并使用32个Google Cloud TPU芯片进行训练。在这里，实验在有和没有标签平滑的情况下进行。由于没有规范的开发集，我们选择在训练时间表的终点评估检查点，我们选择训练时间表B的步数为100k。我们注意到训练曲线在衰减时间表完成后放松（步骤sf） ，并且网络的性能相差不大。表4显示了Switchboard 300h带有和不带有标签平滑的各种增强策略的性能。我们看到，标签平滑和增强对此语料库具有累加作用。

表4：评估了具有时间表B的LAS-4-1024的配电盘300h WER（％），具有可变的扩充和标签平滑（LS）策略。 没有使用LM。

与LibriSpeech 960h一样，我们在Switchboard 300h训练集上使用时间表L训练LAS-6-1280，以获取最新的性能。 在这种情况下，我们发现在整个训练过程中启用标签平滑功能会提高最终效果。 我们在训练时间结束时报告了340k步的性能。 我们在表5中的其他工作中介绍了我们的结果。我们还将浅融合与在Fisher-Switchboard上训练的LM结合使用，该融合的融合参数是通过评估RT-03语料库的性能而获得的。 与LibriSpeech的情况不同，融合参数在训练不同的网络之间传递不佳-表5中的三个条目是通过分别使用融合参数（λ，c）=（0.3，0.05），（0.2，0.0125）和（0.1，0.025）获得的。

表5：Switchboard 300h WER（％）。

5. 讨论

时间扭曲有助于实现，但不是提高性能的主要因素。 在表6中，我们给出了三个训练结果，分别针对它们关闭了时间扭曲，时间屏蔽和频率屏蔽。 我们看到时间扭曲影响虽然很小，但仍然存在。 时间扭曲是这项工作中讨论的最昂贵且影响最小的增补，如果有任何预算限制，应将其作为第一个应放弃的增补。

表6：对于使用时间表B训练的网络LAS-4-1024，在没有LM的情况下评估的测试集WER（％）。

标签平滑将不稳定性引入到训练中。 我们注意到，当标签平滑与增强一起应用时，LibriSpeech的不稳定训练运行的比例会增加。 当学习速率下降时，这变得更加明显，因此我们引入了用于训练LibriSpeech的标签平滑时间表，其中标签仅在学习速率时间表的初始阶段被平滑。 数据增强将过拟合的问题转换为欠拟合的问题。 从图3中的网络训练曲线可以看出，训练期间的网络不仅可以在增强训练集上欠拟合损失和WER，而且可以在通过增强数据进行训练时对训练集本身进行损失。 这与网络通常偏向于过拟合训练数据的情况形成了鲜明的对比。 这是有数据增强训练的主要好处，如下所述。

图3：LibriSpeech上的LAS-6-1280，使用时间表D.

改善欠拟合的方法很多。 我们能够通过标准的方法来缓解欠拟合的问题，即扩大网络规模并延长训练时间。 当前报告的性能是通过应用严格的扩充策略的递归过程获得的，然后递归建立更广泛，更深的网络，并以更长的时间表训练它们以解决欠拟合的情况。

6. 结论

SpecAugment大大提高了ASR网络的性能。 通过使用简单的手工策略增加训练集，即使不借助混合系统，也可以超越混合系统的性能，从而在端到端LAS网络上的LibriSpeech 960h和Switchboard 300h任务上不借助语言模型而获得最新的结果。 SpecAugment将ASR从过拟合问题转换为欠拟合问题，并且我们能够通过使用更大的网络和更长时间的训练来提高性能。

致谢：我们要感谢Yuan Cao，切普里安·切尔巴（Ciprian Chelba），伊藤一树（Kazuki Irie），叶佳，安朱利·坎南（Anjuli Kannan），帕特里克·阮（Patrick Nguyen），维杰·佩丁迪（Vijay Peddinti），罗希特·普拉巴哈瓦卡（Rohit Prabhavalkar），Yonghui Wu和Shuyuan Zhang的有益讨论。

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