简介
提出了可端到端训练的音视语音识别模型，输入waveform和唇部的每一帧，音视各通过一个conformer encoder后concat并FC得到融合特征，最后是transformer decoder。端到端训练比分开训练好；当信噪比较低时，waveform比fbank效果好
论文的任务/贡献
提出了端到端的音视语音识别模型，从waveform和图像接受收入进行训练。
所提方法
网络结构
包含front-end、back-end和fusion modules。
Front-end：视觉使用了将第一卷积层替换为核大小为5×7×7的3D卷积的ResNet18网络，最后使用了GAP；音频使用了基于1D卷积的ResNet18的网络，第一层滤波器尺寸为80(5ms)，第一个block下采样4倍，随后每个block下采样2倍。最后声学特征下采样至每秒25帧以匹配视觉特征。
Back-end：将resnet特征投影到dk维空间，使用相对位置信息(Transformer-XL: Attentive language models beyond a fixed-length context)编码后送入conformer encoder
融合层：串接back-end输出的声学和视觉特征通过MLP投影到d k d_k d k 维空间。MLP是一层线性投影层，输出4 × d k 4×d_k 4 ×d k 维特征，随后是BN、ReLU和最终线性层，输出维度d k d_k d k 。
解码器：有embedding模块和一组MHSA组成。embedding模块中，一串从1到l-1的索引前缀被投影到embedding向量，l是目标长度索引。为embedding添加了绝对位置编码(sin)。随后是两个注意力模块和FFN模块，将来位置上的注意力矩阵被盖上了掩膜，第一个自注意力模块是Q=K=V，第二个是之前自注意力模块的输出作为Q，encoder输出的表征作为K和V。
语言模型：基于transformer的语言模型，epoch=10，把数据集transcription中的一千六百二十万个词用来训练。通过浅层融合合并来自语言模型的加权先验分数，如下所示。y ^ \hat{y}y ^是目标符号的一组预测值。λ是在解码阶段的相对CTC权重，β ββ是语言模型的相对权重。在本文中，λ = 0.1 λ=0.1 λ=0 .1，β = 0.6 β=0.6 β=0 .6
; 损失函数
实施
数据
预处理：使用dlib检测并跟踪了68个脸部landmark，使用相似变换将脸对齐到一个参考帧中。使用96×96的框来裁取嘴部RoI，转灰度图并依照训练集均值和方差进行正则化。waveform也进行了正则化。
数据增强：图像进行88×88范围的随机裁剪，0.5概率的水平翻转，音频添加了噪声、时间掩膜、时域上带阻滤波(band reject filtering)。添加了NOISEX中的低语噪声，信噪比从-5到20dB。通过均匀分布选择噪音水平或使用干净waveform。将最大长度为0.4秒的2组连续音频样本设置为零，并拒绝最大宽度为150 Hz的2组连续频带。在纯音频实验中，将速度设置在0.9到1.1之间来增加速度扰动。
训练
音视编解码器：除encoder的front-end模块外随机初始化，front-end模块使用了LRW预训练模型。back-end模块使用了e= 12,dff= 2048,dk= 256,dv= 256这组超参数，e代表conformer块，仅视觉模型的head=4，纯音频或音视模型为8，每个卷积层的核尺寸为31。transformer解码器使用了6个自注意力块。
Adam：β1= 0.9，β2= 0.98，ϵ= 10−9，batch-size是8。学习率在前25000步线性增加，到达1e-4后与步数成平方根倒数成比例减小。epoch=50
结果
纯视觉：从头训练时，端到端训练比先提取视觉特征然后送入back-end训练提升了12.6%；使用视觉预训练模型又提升了4.7%，将LSTM编解码器替换为conformer编码器transformer解码器提升了3.8%，将RNN语言模型替换为transformer提升了4.5%
纯语音：LRS2使用FBank与waveform的结果相似。当加入噪声后，随着信噪比降低，waveform好于FBank，且差距逐渐增大，在-5dB时达到7.5%的提升。
音视：LRS2无噪音时比纯语音略好，但是随着信噪比降低，音视与纯音频的差距逐渐增大。
Original: https://blog.csdn.net/a404NotFound/article/details/121983423
Author: Tahy
Title: End-to-end Audio-visual Speech Recognition with Conformers
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/498258/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！