各位朋友咱今天个聊一下那语音识别ASR模型训练这事！这人听别人说话嘛得用大脑理解意思，那机器也是想听懂人讲话滴，就设计出来这个自动语音识别，英文叫ASR，咱得用它让机器耳朵跟大脑能高效协同起来噻！
在语音识别里，基于音素的多语种预训练和跨语言微调可有用，所以好多人特别关注！它用数据的效率相当高，跟基于子词模型比起来还有性能优势。不过以前那个传统加权有限状态转换器，就是咱们说的WFST解码方法，太麻烦，流程复杂得很，还不容易利用大语言模型，感觉像背着个大包袱在干活一样！
关键内容拆解
音素转字素解码方法
为了解决前面的问题，就有了一种新方法那就是音素转字素（音字转换）解码方法（LLM – P2G），专门为了组建基于音素的ASR系统哩。这个方法基本可以分成两块一块就是语音转音素（S2P），一块是音素转字素（P2G）。想象一下就像是语音通过翻译官（转成音素啦），最后变成另一种懂的表达（字素）
解决信息缺失挑战
不过这里面就有个难关，这个级联的S2P和P2G结构存在一个麻烦。就好像你传话一样，传着传着内容可能就没那么准确，说不定最重要的话就没传递过去，可能就会影响到整体识别的结果。这时候咋办，有两种训练策略派上用场了。
第一种就是噪声音素数据增强，就是DANP。这就好比你原本一堆正儿八经、特别干净整齐的货物数据，往里头掺杂一些干扰物似的噪声，这样模型就变得皮实，更能适应多样的“货物规格”，也就是多样化的语音，提升能力。
第二种是随机Top – K边缘化训练与解码，叫TKM。就像抽奖似的，随机选K次，选出好的那种状态。能减少关键信息在转递里的风险，整体优化识别效果。经过实践结果表明在跨语言语音识别这个活儿里，这个新的方法在波兰语跟德语里比老的WFST系统都有更低的出错率，前者系统比WFST还降低了3.6%后者降低的更多，6.9%！说明新的方法准确起来，还实用更广泛，在不同语言场景都能用！
细节补充（问答形式）
问：这个基于音素的建模方式跟其他比起来有哪些具体好处
答：基于音素的建模好处可多！特别是在多语种里它有超棒的跨语言迁移能力，就是好比学会一种功夫后换个地方用起来还顺手，还能用起数据用的准又多，效率嘛杠杠！就凭这两点其他很多方法就比不上它
问：训练中选大语言模型有啥特别意义不？
答：太有意义！传统WFST解码这法子操作起来那叫一个麻烦，老方法就好比拿老黄牛拉车似的慢慢地干。选大语言模型就不一样，好比咱坐高铁一下子先进多嘛它效率变得超级高一下子任务的空间都打开
问：那个噪声音素数据增强对模型训练的步骤是怎么做？我觉得你可以像补充随机top-k边缘化训练方法的步骤那样说，现在内容有点少，还不像一份“指南”。
答：这噪声音素数据增强（也就是DANP）在模型训练里很重要！具体操作啊可以分成好几步走。你先得往那个原始的语音数据里头加进不同强度或者分布情况的噪声种类，为啥这么做，像我们日常环境那么复杂，又是车间的机器声音，又有商场的嘈杂，搞模型训练就得让它啥都能应对得过来。不同强度和分布你多试些变化，之后得到的多种带噪声的语音数据一起训练模型就好。要保证不同噪声情况被这个新模型训练涵盖到，像随机的、周期性的以及不同背景声音下等等情况都得搞到位，通过各种降噪参数的调整和模型微调才能练出最厉害的模型能力！这些具体细致措施能使模型对不同噪声“耳”里成竹！让模型有更强的通用性能！
我个人觉着有这些新方法跟训练策略出现，给语音识别这一块搞出了新的希望，就感觉像原来一条普通小路现在变成宽敞的水泥路。按照咱这里讲的那些做，能很大程度上提高训练语音识别ASR模型的效率和质量的。各位用起来肯定顺手，能把机器耳朵更成功变成像人一样“耳聪脑灵”！
