百度優化：語音識別中聲學模型得分計算優化方法

　　基本概念介紹

　　特征向量：語音數據在識別前首先會被分成多幀數據，一般幀長為25毫秒，幀移為10毫秒。每一幀語音數據經過特征提取之后，會生成一幀特征，稱之為一個特征向量或特征矢量 ，其中n為特征向量的維數。

　　HMM state：語音識別中的建模單元，簡稱為state，使用混合高斯模型（GMM）模型描述，每個mixture服從正態分布其中為均值向量，為協方差矩陣，是對角陣。

　　似然值：特征向量O在state上的聲學模型得分。其計算步驟分為兩步：

　　a)計算O在每個mixture分量上的似然值，其計算公式為：

　　其中，j表示state的第j個mixture分量， 是常量， 為O在第j個mixture分量上的似然值。

　　其中，m為state中mixture分量的個數， 為O在state上的似然值，等于各mixture的似然值在log域的相加，因而這步被稱為logAdd操作。

　　優化方法

　　下面先介紹三種無損識別精度的優化方法：

　　1、代碼加速：使用SSE指令或者intel IPP加速庫

　　這種方法利用編程語言指令集的優化，通過減少CPU需要操作的指令數來達到加速。其中的intel IPP加速庫直接提供了一套計算似然值的函數庫，加速效果非常明顯，可以達到40%。

　　2、硬件加速：使用GPU加速

　　GPU一直以其強大的計算能力著稱，十分適合矩陣相乘這類計算密集型的運算。為了能充分發揮GPU的加速效果，我們需要對似然值的計算公式略作改寫：

　　經過轉換之后，每個mixture都可以用一個行向量表示，m個mixture可以組成一個大矩陣M = （A1，A2，…，Am）T，同理n幀的特征矢量也可以組成一個矩陣F = （Z1，Z2，…，Zn）。這樣同時求解多個mixture在多幀上的似然值就可以用兩個矩陣的乘積來實現。而每個state各mixture分量的logAdd過程相互獨立，因此這一步也可以在GPU上并行計算。一般情況下，GPU可以達到100倍以上的加速效果，也就意味著GPU可以將原來在語音識別中最耗時的聲學得分計算所占比重降到低于1%。由于這種方法需要一個額外的硬件設備GPU，價格比較昂貴，因而并沒有被大規模使用。

　　3、  CPU cache加速：一次計算state在多幀特征上的似然值

　　這種方法利用了語音識別的特點，在識別過程中一旦某個state被激活之后，在后面的連續幾幀中這個state極有可能仍會處于活躍狀態，即在處理后面的特征時還需要計算這個state的似然值。那么我們可以在第一次激活state時，同時計算這個state在從當前幀開始的連續多幀，也不會導致過多不必要的計算。另一方面卻可以利用CPU cache，不用多次從內存中加載state的模型參數到CPU中，從而達到加速的目的。這種方法約有10%的加速效果，一般配合方法1使用。

　　上面介紹的三種方法，都是對聲學模型得分進行了精確計算，因此不會帶來任何識別精度的下降。如果想做進一步優化，就需要對state的似然值計算公式做些調整。

　　1、動態高斯選擇法

　　其思想是用似然值最大的mixture分量來近似logAdd：

　　那么如何來選出這個最大值呢？大家可能認為這還不簡單？把每個mixture的似然值先計算出來，然后選個最大值就可以了。那接下來我們看看有沒有更好的方法？仔細分析mixture似然值的計算公式：

　　我們會發現，這是一個隨i增加而遞減的函數。我們可以先計算出，在計算其他的時，在i從1增加的n的過程中，我們可以判斷當前已經計算出來的值是否比 小，如果已經比 小，那們這個mixture一定不是最大的，因為隨著i的增加，這個值會不斷減小，因而這個mixture就可以直接跳過，從而減少計算量。這種方法約有15%的加速效果，但是會帶來0.5個點左右的識別率損失

　　2、高斯選擇法

　　動態高斯選擇法可以認為是在state的mixture分量里挑出一個最好的，而高斯選擇法認為在state的各個mixture中，只有一到兩個占主導地位(dominant)的mixture，貢獻了整個state的似然值。

　　動態高斯選擇法是把所有的mixture都計算完了之后才知道哪個最好，和動態高斯選擇法不同，高斯選擇法是直接挑選dominant的mixture，并只計算這些mixture的似然值。其過程大致可以分為3個部分

　　a)將聲學空間，即聲學模型中所有state的所有mixture劃分成若干個區域，每個區域稱之為一個碼本(codeword)

　　b)生成每個碼本的shortlist，即如何把每個state中的mixture分配到各個碼本中去。

　　c)在識別過程中，先將特征向量O映射到一個碼本中去，state中落在碼本shortlist的mixture就是dominant的mixture，對這些mixture進行計算。

　　使用高斯選擇法后，聲學模型打分計算可以降到原來的20%左右，加速效果非常明顯。但是高斯選擇法對如何構建碼本，以及碼本的shortlist有很高要求。不同的構建方法效果會千差萬別，一個好的高斯選擇法帶來的識別率損失非常小，可以做到0.2個點以內。

　　小結

　　本文介紹了五種從不同的角度優化聲學模型打分的方法，各自優缺點如下：

　　1、代碼加速法：簡單實用有效，在實際語音識別系統中可謂是標配。

　　2、硬件加速法：快！而且快的離譜！能將聲學模型得分計算的負載降到接近0，缺點是成本高，一般只有對識別速度要求非�？量虝r才會使用。

　　3、CPU cache法：利用了語音識別自身的特點，雖然和其他方法相比，加速效果顯得一般，但優點是可以和其他方法結合使用。在實際使用中還需要謹慎選擇每次連續計算的幀數，避免多余計算。

　　4、動態高斯選擇法：加速效果中等，對識別率影響較大，一般使用的比較少。

　　5、高斯選擇法：加速效果僅次于GPU，同時對識別率影響小，可以與代碼加速法結合使用。缺點是這個方法技術難度較高，需要訓練，依賴數據。如果不想花錢，又想達到GPU的效果，這個方法是不錯的選擇。

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