鄭永軍 張連海

（解放軍信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院，鄭州，450001）

引 言

關(guān)鍵詞識(shí)別（Keyword recognition，KWR），亦稱(chēng)關(guān)鍵詞檢測(cè)（keyword spotting，KWS）［1］，是指在語(yǔ)音數(shù)據(jù)中查找到所有可能出現(xiàn)的給定詞的過(guò)程。語(yǔ)音關(guān)鍵詞檢測(cè)技術(shù)被看作是能有效處理口語(yǔ)和實(shí)現(xiàn)人機(jī)智能通信的解決方案之一［2］。目前KWS面臨的一個(gè)主要挑戰(zhàn)是集外詞（Out－of－vocabulary，OOV）的檢測(cè)。集外詞是指那些不在系統(tǒng)字典里的詞。出現(xiàn)集外詞的原因是由于系統(tǒng)詞表有一個(gè)固定的大小，不能覆蓋全部的詞匯，隨著人類(lèi)語(yǔ)言的變化發(fā)展，會(huì)產(chǎn)生更多的新詞，這些詞都是集外詞，而它們也是人們關(guān)注的關(guān)鍵詞。OOV的檢測(cè)性能相比集內(nèi)詞有一定差距，主要是因?yàn)镺OV具有很高的發(fā)音不確定性和多樣性，并且發(fā)音的不確定性很難通過(guò)聲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)模型來(lái)建模［3］。

解決OOV檢測(cè)問(wèn)題的常用方法是應(yīng)用子詞建模單元，例如：音素、音節(jié)、字形（Grapheme）、字形音素對(duì)（Graphone）和詞片段（Word－fragment）等，首先將集外詞轉(zhuǎn)換為子詞序列，然后將這些子詞序列在先前創(chuàng)建的索引中檢索。文獻(xiàn)［4］根據(jù)聲學(xué)混淆度和語(yǔ)言模型得分將集外詞擴(kuò)展為集內(nèi)詞，彌補(bǔ)集外詞的識(shí)別錯(cuò)誤。文獻(xiàn)［5］提出了動(dòng)態(tài)匹配詞格檢索（Dynamic match lattice spotting，DMLS）方法，將基于音素Lattice的快速檢測(cè)和動(dòng)態(tài)序列匹配技術(shù)融合在一起，實(shí)現(xiàn)了快速而準(zhǔn)確的關(guān)鍵詞開(kāi)集檢測(cè)。文獻(xiàn)［6］應(yīng)用聯(lián)合最大熵N元模型進(jìn)行查詢(xún)擴(kuò)展，提升了語(yǔ)音文檔檢索的性能。文獻(xiàn)［7］采用隨機(jī)發(fā)音建模方法補(bǔ)償集外詞發(fā)音的不確定性，在索引中檢測(cè)集外詞所有可能的發(fā)音。文獻(xiàn)［8］提出了前后綴查詢(xún)擴(kuò)展方法，并引入有窮自動(dòng)機(jī)壓縮檢索空間，實(shí)現(xiàn)了高效的中文語(yǔ)音檢索。文獻(xiàn)［9－11］將多種語(yǔ)音索引系統(tǒng)融合在一起，應(yīng)用不同子詞建模單元間的互補(bǔ)性來(lái)提升集外詞檢測(cè)的性能。

動(dòng)態(tài)匹配應(yīng)用最小編輯距離（Minimum edit distance，MED）作為置信度，在檢索時(shí)允許一定的誤匹配，替換、插入和刪除錯(cuò)誤代價(jià)通過(guò)音素混淆矩陣得到，主要應(yīng)用的是聲學(xué)信息。而查詢(xún)擴(kuò)展通常是創(chuàng)建與集外詞相關(guān)的多種發(fā)音，應(yīng)用的是字形和發(fā)音之間的對(duì)應(yīng)信息，沒(méi)有應(yīng)用聲學(xué)信息。兩者是在不同的層面補(bǔ)償集外詞發(fā)音的不確定性，理論上存在一定的互補(bǔ)性，基于此，本文將查詢(xún)擴(kuò)展和動(dòng)態(tài)匹配融合在一起解決集外詞的檢測(cè)問(wèn)題。首先利用DMLS方法搭建一個(gè)關(guān)鍵詞檢測(cè)系統(tǒng)，然后分析研究基于聯(lián)合多元模型（Joint－multigram model，JMM）［12－13］的查詢(xún)擴(kuò)展和基于 MED 的動(dòng)態(tài)匹配，最后將查詢(xún)擴(kuò)展和動(dòng)態(tài)匹配融合在一起，采用了兩種融合方法，一種是結(jié)果融合，另一種是置信度融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明二者的融合提升了系統(tǒng)性能。

1 基于DMLS的關(guān)鍵詞檢測(cè)系統(tǒng)

基于DMLS的關(guān)鍵詞檢測(cè)系統(tǒng)框架如圖1所示。

圖1 基于DMLS的關(guān)鍵詞檢測(cè)系統(tǒng)框架Fig.1 Architecture of keyword spotting system based on DMLS

索引階段首先采用BUT的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)［14］生成音素Lattice，音素Lattice提供了每個(gè)語(yǔ)音片段詳細(xì)的音素表示形式，然后執(zhí)行一個(gè)改進(jìn)的維特比算法遍歷Lattice來(lái)創(chuàng)建一個(gè)固定長(zhǎng)度的音素序列數(shù)據(jù)庫(kù)（Sequence database，SDB），作為后續(xù)檢索操作的索引。后端檢索階段為研究的重點(diǎn)，本文主要研究集外詞的檢測(cè)。當(dāng)一個(gè)集外詞查詢(xún)項(xiàng)提交給系統(tǒng)時(shí)，首先應(yīng)用聯(lián)合多元模型將集外詞擴(kuò)展為n－best發(fā)音的表示形式，并得到其發(fā)音的概率得分。其次，采用基于最小編輯距離的動(dòng)態(tài)匹配確定與查詢(xún)項(xiàng)發(fā)音近似匹配的音素序列。最后根據(jù)查詢(xún)擴(kuò)展和動(dòng)態(tài)匹配的不同融合方法得到檢測(cè)結(jié)果。

2 融合查詢(xún)擴(kuò)展和動(dòng)態(tài)匹配的改進(jìn)

2.1 基于JMM的查詢(xún)擴(kuò)展

一個(gè) LTS（Letter－to－sound）模型通常被定義為字形G＝（g1，g2，…，gL）和發(fā)音Q＝（q1，q2，…，qR）兩個(gè)符號(hào)序列之間的隨機(jī)映射。字形和發(fā)音是在同樣的社會(huì)背景下發(fā)展起來(lái)的兩個(gè)系統(tǒng)，兩者之間具有緊密的聯(lián)系，遵循不同的規(guī)則。字形和發(fā)音間的對(duì)應(yīng)關(guān)系定義為字形和發(fā)音序列間的映射，其分量被稱(chēng)為字音對(duì)（Grapheme－phoneme pair）。最簡(jiǎn)單的映射為一個(gè)音素對(duì)應(yīng)一個(gè)字形，如果字形和發(fā)音長(zhǎng)度不同，可以插入空字符，此外多對(duì)多的映射也是合理的，例如圖2給出了詞“speaking”的字形和發(fā)音的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

圖2 詞“speaking”的字形和發(fā)音對(duì)應(yīng)關(guān)系Fig.2 Grapheme－phoneme correspondence of the word"speaking"

JMM的基本思想是對(duì)字形和發(fā)音的聯(lián)合概率進(jìn)行建模。多元Multigram是一個(gè)符號(hào)序列，長(zhǎng)度可以為0，1或是更長(zhǎng)。一個(gè)字音對(duì)包含一個(gè)字形多元和一個(gè)音素多元，因此也被稱(chēng)為聯(lián)合多元。按照文獻(xiàn)［12］的定義，一個(gè)聯(lián)合多元u＝被稱(chēng)為graphone，其中為字形分量，為音素分量。字形和發(fā)音的對(duì)應(yīng)關(guān)系用U表示，實(shí)際為一個(gè)graphone序列，表示為

式中H為graphone的長(zhǎng)度和要滿(mǎn)足如下約束

式中：符號(hào)∧表示連接；L和R分別為字形和音素序列的長(zhǎng)度和包含長(zhǎng)度可變的符號(hào)。字形和發(fā)音的映射可以用graphone來(lái)描述。為了描述字形發(fā)音映射的隨機(jī)屬性，可以對(duì)U的概率分布進(jìn)行建模，即聯(lián)合多元模型，通常表示為

在JMM中，字形G和發(fā)音Q的聯(lián)合概率為所有可能graphone序列的概率總和，表示為

式中G（U）和Q（U）分別為對(duì)應(yīng)于U的字形和音素序列。那么發(fā)音預(yù)測(cè)公式為

式中P（U）可以應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)的n元語(yǔ)言模型建模，得到

本文應(yīng)用工具包Sequitur G2P［15］訓(xùn)練JMM模型，n－best發(fā)音預(yù)測(cè)解碼算法詳見(jiàn)文獻(xiàn)［12］。應(yīng)用JMM模型可以將集外詞查詢(xún)項(xiàng)term擴(kuò)展為其n－best發(fā)音的表示形式（Q1，P（Q1｜G）），…，（Qn，P（Qn｜G）），Qi為一個(gè)發(fā)音，P（Qi｜G）為其相應(yīng)的發(fā)音得分，代表這一發(fā)音的概率。以詞“bungalow”的查詢(xún)擴(kuò)展為例，如表1所示。每一個(gè)發(fā)音Qi的置信度可以用其發(fā)音得分的對(duì)數(shù)表示，如式（7）所示。在集外詞檢測(cè)時(shí)，如果在索引中同一時(shí)段內(nèi)檢測(cè)到查詢(xún)項(xiàng)term的多個(gè)發(fā)音時(shí)，將檢測(cè)結(jié)果合并并分配最大的發(fā)音得分置信度，如式（8）所示。

表1 詞“bungalow”的查詢(xún)擴(kuò)展Table 1 Query expansion of the word″bungalow″

2.2 基于MED的動(dòng)態(tài)匹配

在語(yǔ)音識(shí)別中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)替換、插入和刪除錯(cuò)誤（見(jiàn)圖3），并且集外詞出現(xiàn)識(shí)別錯(cuò)誤的概率更高，這嚴(yán)重影響關(guān)鍵詞檢測(cè)的性能。因此在檢索中采用動(dòng)態(tài)匹配，應(yīng)用最小編輯距離作為置信度，允許一定的誤匹配來(lái)補(bǔ)償識(shí)別錯(cuò)誤。

最小編輯距離又稱(chēng)為L(zhǎng)evenshtein距離，主要用于度量將一個(gè)字符串轉(zhuǎn)換為另外一個(gè)字符串所付出的最小代價(jià)。這種轉(zhuǎn)換主要包含4種編輯操作：匹配、替換、插入和刪除，通常每種編輯操作都會(huì)有相應(yīng)的代價(jià)。本文應(yīng)用MED檢測(cè)和查詢(xún)項(xiàng)term的發(fā)音Q（目標(biāo)音素序列）近似匹配的索引音素序列。MED計(jì)算的核心思想是應(yīng)用一個(gè)代價(jià)矩陣來(lái)累加轉(zhuǎn)換代價(jià)，執(zhí)行一個(gè)遞推過(guò)程來(lái)更新代價(jià)矩陣的各個(gè)元素，從而確定整體的最小轉(zhuǎn)換代價(jià)。定義Φ＝（φ1，φ2，…，φN）為索引音素序列，Q＝（q1，q2，…，qM）為目標(biāo)音素序列，ΩN＋1×M＋1為N＋1×M＋1維的代價(jià)矩陣，Cs（φi，qj），Ci（φi）和Cd（qj）分別為替換、插入和刪除代價(jià)Ωi，j為代價(jià)矩陣Ω中的元素，表示將子序列變換為的最小代價(jià)。具體流程如下：

（1）初始化一個(gè)N＋1×M＋1維的代價(jià)矩陣Ω，矩陣的第一個(gè)元素Ω0，0＝0；

（2）初始化代價(jià)矩陣的第一行元素

（3）初始化代價(jià)矩陣的第一列元素

（4）從左到右從上到下依次更新代價(jià)矩陣的元素

圖3 語(yǔ)音識(shí)別常見(jiàn)錯(cuò)誤Fig.3 Common errors in speech recognition

ΩN，M即為將Φ轉(zhuǎn)換為Q的最小代價(jià)，通常情況下N≥M，所以還要執(zhí)行一個(gè)回溯算法尋找最優(yōu)路徑，并在最優(yōu)路徑上確定和Q最為近似的音素子序列Φ′，得到時(shí)間邊界信息和最小編輯距離Δ（Φ′，Q）。在DMLS中，某一檢測(cè)結(jié)果的置信度得分被簡(jiǎn)單定義為索引音素子序列Φ′和目標(biāo)音素序列Q之間距離的負(fù)值，如式（12）所示。如果CMED（Φ′，Q）在設(shè)定的閾值范圍之內(nèi)，那么Φ′就為檢測(cè)結(jié)果。

在MED的原始定義中，替換、插入和刪除的代價(jià)通常為1，不能完全反映各個(gè)音素之間識(shí)別錯(cuò)誤的規(guī)律和模糊發(fā)音現(xiàn)象。因此可以通過(guò)觀察音素識(shí)別器實(shí)際產(chǎn)生的音素錯(cuò)誤訓(xùn)練得到改進(jìn)的替換、插入和刪除錯(cuò)誤代價(jià)［16］。HTK工具包中的HResults被用于對(duì)齊訓(xùn)練集音素識(shí)別結(jié)果和參考的音素標(biāo)注，生成一個(gè)音素混淆矩陣。替換、插入和刪除錯(cuò)誤代價(jià)可以通過(guò)最大似然估計(jì)從音素混淆矩陣中訓(xùn)練得到。應(yīng)用音素混淆度加權(quán)的MED可以更好地補(bǔ)償音素識(shí)別錯(cuò)誤，從而改善關(guān)鍵詞檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

2.3 融合查詢(xún)擴(kuò)展和動(dòng)態(tài)匹配

由上文可知，查詢(xún)擴(kuò)展和動(dòng)態(tài)匹配是在不同的層面補(bǔ)償集外詞發(fā)音的不確定性，理論上存在一定的互補(bǔ)性，可以將二者融合在一起進(jìn)行集外詞的檢測(cè)。本文研究了兩種融合方法，第一種是結(jié)果融合（如圖4所示）。分別應(yīng)用查詢(xún)擴(kuò)展和動(dòng)態(tài)匹配并行的檢測(cè)集外詞。查詢(xún)擴(kuò)展：應(yīng)用JMM將集外詞查詢(xún)項(xiàng)term擴(kuò)展為n－best發(fā)音Qi，1≤i≤n，然后將這些發(fā)音在索引中進(jìn)行精確匹配，得到檢測(cè)結(jié)果。動(dòng)態(tài)匹配：同樣是應(yīng)用JMM得到term的1－best發(fā)音Q1－best，然后在索引中采用動(dòng)態(tài)匹配，檢索和Q1－best近似的結(jié)果。最后將兩個(gè)系統(tǒng)在索引中的同一時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)的檢測(cè)結(jié)果合并，并分配最大的置信度得分（如式（13）），同時(shí)保留不同的檢測(cè)結(jié)果。

另外一種方法是置信度融合，最小編輯距離衡量的是查詢(xún)項(xiàng)發(fā)音（目標(biāo)音素序列）和索引音素序列間的相似度，而發(fā)音得分描述的是發(fā)音和字形之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，兩種置信度都是和發(fā)音相關(guān)的，且在同一個(gè)數(shù)量級(jí)上，可以將MED和發(fā)音得分融合構(gòu)成混合置信度進(jìn)行集外詞的檢出和確認(rèn)，如式（14）所示。

圖4 查詢(xún)擴(kuò)展和動(dòng)態(tài)匹配的結(jié)果融合Fig.4 Result fusion between query expansion and dynamic match

式中η為加權(quán)因子，平衡MED和發(fā)音得分兩種置信度的貢獻(xiàn)度。在實(shí)際檢測(cè)中，同一個(gè)查詢(xún)項(xiàng)term的多個(gè)發(fā)音可能會(huì)出現(xiàn)在索引中的同一時(shí)間段內(nèi)，需要合并檢測(cè)結(jié)果并分配最大的置信度得分，如式（15）所示。實(shí)驗(yàn)表明置信度融合的方法更好，有效提升了系統(tǒng)的性能。

2.4 算法步驟

（1）采用連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)生成音素Lattice；

（2）執(zhí)行一個(gè)改進(jìn)的維特比算法遍歷Lattice來(lái)創(chuàng)建索引；

（3）應(yīng)用發(fā)音字典CMUdict訓(xùn)練JMM模型；

（4）應(yīng)用JMM模型將集外詞查詢(xún)項(xiàng)擴(kuò)展為其n－best音素發(fā)音；

（5）應(yīng)用兩種不同的融合方法在索引中檢索關(guān)鍵詞，并根據(jù)置信度閾值輸出檢測(cè)結(jié)果。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1 實(shí)驗(yàn)配置

本文實(shí)驗(yàn)采用TIMIT語(yǔ)料庫(kù)，主要分為T(mén)RAIN和TEST兩個(gè)文件集合。本文實(shí)驗(yàn)選擇TRAIN中3 696個(gè)語(yǔ)句作為訓(xùn)練集，選擇TEST中1 344個(gè)語(yǔ)句作為測(cè)試集，未采用其中適合于說(shuō)話(huà)人實(shí)驗(yàn)的SA1和SA2中的語(yǔ)句。TIMIT語(yǔ)料庫(kù)中共含有61個(gè)音素單元，其劃分較為精細(xì)，按照BUT的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將TIMIT中61個(gè)音素映射為39個(gè)音素，如將塞音的成阻（Closure）和除阻（Burst）部分合并（bcl b→b）。實(shí)驗(yàn)選取的集外詞規(guī)模為100個(gè)，各關(guān)鍵詞在測(cè)試集TEST中出現(xiàn)的次數(shù)總共為344次。訓(xùn)練JMM模型應(yīng)用的是卡耐基梅隆大學(xué)的英文發(fā)音字典CMUdict，該字典共包含125 000個(gè)英文單詞，訓(xùn)練時(shí)剔除了1 832個(gè)和實(shí)驗(yàn)選取的集外詞相關(guān)的單詞。

3.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

本文采用接收機(jī)工作特性（Receiver operating characteristics，ROC）曲線(xiàn)和品質(zhì)因數(shù)（Figure of merit，F(xiàn)OM）［17］作為系統(tǒng)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)。ROC曲線(xiàn)定義為不同的置信度閾值下，系統(tǒng)的召回率PRecall隨虛警率PFA的變化趨勢(shì)，反映了系統(tǒng)的綜合性能。召回率PRecall為正確的關(guān)鍵詞檢測(cè)結(jié)果數(shù)量Ncorrect占實(shí)際出現(xiàn)的關(guān)鍵詞數(shù)量Ntrue的百分比。虛警率PFA定義為虛警個(gè)數(shù)NFA被分母歸一化后的結(jié)果，H為語(yǔ)音文檔長(zhǎng)度，S為關(guān)鍵詞詞表大小，如式（16，17）所示。FOM定義為虛警率在0～10范圍內(nèi)的平均召回率，如式（18）所示。

3.3 系統(tǒng)性能比較

將基于JMM查詢(xún)擴(kuò)展的檢測(cè)方法記為CJMM，基于動(dòng)態(tài)匹配的檢測(cè)方法記為CMED，第一種融合查詢(xún)擴(kuò)展和動(dòng)態(tài)匹配的檢測(cè)方法記為CMED＋JMM，第二種融合方法記為Cfusion。表2對(duì)比了不同系統(tǒng)集外詞檢測(cè)的性能，圖5給出了相應(yīng)的ROC曲線(xiàn)。從圖中可以看出CMED方法優(yōu)于CJMM方法，主要是由于動(dòng)態(tài)匹配在檢索中綜合考慮了音素識(shí)別的錯(cuò)誤規(guī)律，能夠更好地補(bǔ)償集外詞的不確定性。同時(shí)，兩種方法又是在不同的層面補(bǔ)償集外詞發(fā)音的不確定性，理論上存在一定的互補(bǔ)性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了這一點(diǎn)。第一種融合方法相比單一的動(dòng)態(tài)匹配，F(xiàn)OM相對(duì)提升了3.9%，說(shuō)明直接將兩種方法的檢測(cè)結(jié)果融合具有一定的互補(bǔ)性，但性能提升有限，需要進(jìn)一步進(jìn)行優(yōu)化融合方法。

在第二種融合方法中，查詢(xún)擴(kuò)展的階數(shù)n和加權(quán)因子η共同決定系統(tǒng)的最終性能。表3給出了Cfusion方法在不同擴(kuò)展階數(shù)n和加權(quán)因子η下系統(tǒng)的性能。當(dāng)查詢(xún)擴(kuò)展為2－best發(fā)音，加權(quán)因子η＝0.7時(shí)，F(xiàn)OM相對(duì)提升了19.8%，具有最優(yōu)的系統(tǒng)性能。這說(shuō)明在優(yōu)化了擴(kuò)展階數(shù)和置信度得分貢獻(xiàn)度后，第二種融合方法效果更好。另外，分析表3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知在動(dòng)態(tài)匹配中已經(jīng)允許一定的誤匹配存在，如果查詢(xún)擴(kuò)展階數(shù)較大，虛警率將急劇增加，影響整體性能，當(dāng)擴(kuò)展為3－best發(fā)音時(shí)，F(xiàn)OM下降已經(jīng)非常明顯。

表2 不同系統(tǒng)集外詞檢測(cè)性能的比較Table 2 Comparison of OOV detection performance in different systems

表3 Cfusion方法在不同參數(shù)下的FOMTable 3 FOM of Cfusionmethod using different parameters

4 結(jié)束語(yǔ)

圖5 不同集外詞檢測(cè)系統(tǒng)的ROC曲線(xiàn)Fig.5 ROC curves of various OOV detection systems

針對(duì)關(guān)鍵詞檢測(cè)中集外詞檢測(cè)性能較低的問(wèn)題，本文提出了一種改進(jìn)的集外詞檢測(cè)方法，將基于聯(lián)合多元模型的查詢(xún)擴(kuò)展和基于最小編輯距離的動(dòng)態(tài)匹配融合在一起。本文研究了兩種融合方法：第一種方法是直接將兩者的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，性能有一定提升；第二種方法通過(guò)引入一個(gè)加權(quán)因子η來(lái)優(yōu)化平衡最小編輯距離和發(fā)音得分置信度的貢獻(xiàn)度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在擴(kuò)展為2－best發(fā)音，加權(quán)因子η＝0.7時(shí)，查詢(xún)擴(kuò)展和動(dòng)態(tài)匹配具有最優(yōu)的互補(bǔ)性，F(xiàn)OM相對(duì)提高了19.8%。下一步的工作重點(diǎn)是研究混合索引問(wèn)題，提升系統(tǒng)的實(shí)用性。

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