自监督预训练（二） 语音部分

一、Predictive Coding系列

CPC[4][8]

Contrastive Predictive Coding包含三部分：

1. 编码网络
   多层CNN，将输入wave进行降采样，映射为隐层表示 z t = g e n c ( x t ) z_t=g_{enc}(x_t) zt​=genc​(xt​)
2. 自回归网络
   多层GRU，从隐层表示提取context信息， c t = g a r ( z ≤ t ) c_t=g_{ar}(z_{\le t}) ct​=gar​(z≤t​)
3. 打分函数
   f k ( x t + k , c t ) = e x p ( z t + k T W k c t ) f_k(x_{t+k},c_t)=exp(z_{t+k}^TW_kc_t) fk​(xt+k​,ct​)=exp(zt+kT​Wk​ct​)

训练使用Noise-Contrastive Estimation（NCE）的损失函数，给定$N$个随机样本 X = x 1 , . . . x N X={x_1,...x_N} X=x1​,...xN​，里面包含一个正样本 p ( x t + k ∣ c t ) p(x_{t+k}|c_t) p(xt+k​∣ct​)和$N-1$个负样本，优化的目标函数是：
L = l o g f k ( x t + k , c t ) ∑ x j ∈ X f k ( x j , c t ) L=log\frac{f_k(x_{t+k},c_t)}{\sum_{x_j\in X}f_k(x_j,c_t)} L=log∑xj​∈X​fk​(xj​,ct​)fk​(xt+k​,ct​)​

APC[5][7]

Autoregressive Predictive Coding主要用于无监督的语音表示学习，基本的思路是先进行无监督预训练，然后使用预训练的网络抽取特征用于下游任务。

APC的输入为语音特征，网络部分使用RNN和regression layer，训练的loss是通过历史 ( t 1 , t 2 , . . . , t k − 1 ) (t_1,t_2,...,t_{k-1}) (t1​,t2​,...,tk−1​)来预测未来 t k + n t_{k+n} tk+n​（这里预测第n帧特征的设计，是为了让模型可以学到更全局的结构信息）:
∑ i = 1 T − n ∣ x i + n − y i ∣ \sum_{i=1}^{T-n}|{x_{i+n}-y_i}| i=1∑T−n​∣xi+n​−yi​∣
文章在音素识别和说话人识别两个下游任务对比了APC和CPC的效果：

1. 两个任务上面，APC优于CPC
2. 最优n跟不同的任务以及RNN的层数有关，一般3-5
3. 说话人任务使用底层RNN的输出作为特征更好，音素识别使用高层RNN的输出作为特征更好

MPC[6]

Masked Predictive Coding的loss借鉴的BERT的Masked LM，网络使用transformer。

总结

前面CPC和APC类似于NLP领域的GPT模型，网络使用单向RNN，即使用截止到当前的所有输入来预测未来，MPC类似于NLP领域的BERT模型，网络使用transformer，使用全部的输入来预测某一段mask。

二、wav2vec系列

wav2vec系列的预训练方法是facebook AI Research团队的工作

wav2vec[9]

wav2vec基本思路类似于CPC，使用预训练网络提取特征，用于下游的语音识别任务。
框架中的两个encoder和context两个网络都是使用的多层CNN，训练loss采用contrastive loss。

vq-wav2vec[10]

vq-wav2vec在wav2vec的基础上做了进一步的改进，增加quantization模块，包括gumbel-softmax和K-means clustering两种量化方法。这样可以将输入进行离散化，这一步的目的是方便利用transformer的mask loss。整体训练流程包括三步：

1. 训练vq-wav2vec
2. 基于vq-wav2vec离散化的输出进一步进行BERT的预训练
3. BERT预训练模型当做特征提取器，提取的特征当做AM的输入

所以本质上还是feature-based的预训练方法。

[11]进一步验证使用量化模块会带来明显的提升，说明了BERT的预训练非常依赖量化的步骤。fbank<量化的fbank

wav2vec2.0[12]

将vq-wav2vec的训练流程进一步改进和优化，整体训练流程如下：

1. 训练wav2vec2.0，其中context部分直接使用transformer替换原来的cnn，相当于将vq-wav2vec的前两步合并为一步
2. 训练好的wav2vec2.0网络，直接finetune应用到下游任务

所以本质上是finetune-based的预训练方法

wav2vec2.0的应用

多语种任务[1]

1. 在西班牙语的测试集上面，100小时以上西班牙语语料预训练的模型要好于1350小时的英文预训练的模型，同时好于混合数据预训练（包含100小时西班牙语料）的模型
2. 对于中文数据集合上面，50小时中文预训练的模型要差于1350小时的英文预训练模型，1350小时的英文预训练模型差于1350小时混合数据预训练模型

对于小数据量（小于100小时）的任务，1350混合数据>1350英文预训练>>对应语种的预训练

对于大数据量（几百小时）的任务，对应语种的预训练>>1350混合数据>1350英语数据

对于小数据量（小于100小时）的unseen语种任务，混合数据（不包含该语种）>对应语种的预训练

与self-training的融合[2]

结合思路：

1. unlabel数据训练wav2vec
2. 使用少量的label数据finetune第一步的模型
3. 使用第二步的模型对unlabel数据进行标注得到
4. 使用少量的label数据和第三步的数据，一起来finetune第一步的模型或者从头开始训练一个seq2seq的模型

从结果来看：

1. 标注数据量小的时候（小于100小时），第四步的模型优于第一步的模型，说明pretraining进一步结合self-training，可以取得进一步的收益
2. 标书数据量大的时候（大于100小时），第四步的模型跟第一步的模型基本相当；但是当使用更大数据的wav2vec模型，第四步的模型还是优于第一步的模型

所以这种算法思路想要work，需要满足一个条件，即unlabel数据远远大于label的数据。

与noise student training的融合[3]

结合思路是：

1. unlabel数据训练wav2vec，M0
2. 使用label数据对M0进行finetune得到M
3. 使用M结合语言模型对unlabel数据进行标注
4. 将第二步的数据和label进行混合，对M0进行finetune，得到新的模型
5. 重复上面的过程

文章有几个结论：

1. 输入使用fbank替换原来的wave，fbank后面跟两层2维CNN来降采样，步长为(2,2)，当输入的句子长度越长时，降采样越大效果越好
2. 使用conformer的网络结构要优于wav2vec的原始transformer网络
3. 如果没有pretrain，增大网络效果反而变差；有了pretrain，网络越大效果越好
4. pretrain基础上结合NST训练，会有进一步的提升

参考文献

[1].Unsupervised Cross-lingual Representation Learning for Speech Recognition

[2].Self-training and Pre-training are Complementary for Speech Recognition

[3].Pushing the Limits of Semi-Supervised Learning for Automatic Speech Recognition

[4].Representation Learning with Contrastive Predictive Coding

[5].An Unsupervised Autoregressive Model for Speech Representation Learning

[6].IMPROVING TRANSFORMER-BASED SPEECH RECOGNITION USING UNSUPERVISED PRE-TRAINING

[7].https://github.com/iamyuanchung/Autoregressive-Predictive-Coding

[8].https://github.com/jefflai108/Contrastive-Predictive-Coding-PyTorch.git

[9].WAV2VEC: UNSUPERVISED PRE-TRAINING FOR SPEECH RECOGNITION

[10].VQ-WAV2VEC: SELF-SUPERVISED LEARNING OF DISCRETE SPEECH REPRESENTATIONS

[11].EFFECTIVENESS OF SELF-SUPERVISED PRE-TRAINING FOR SPEECH RECOGNITION

[12].wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations

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