基于WFST的解码器 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
WFST的基本操作 WFST是基于半环代数理论的，详细的半环理论可以看上面Mohri的论文或者找其它资料学习。简单的一个半环代数结构定义为 ，它包含元素集合K，两个基本操作和两个基本单元。 合并操作 合并操作用于将两个WFST合并成，合并可以用于存在多个WFST时，将它们合并到一个WFST，用于语音识别中。 如下，将A和B 组合操作 组合操作用于合并不同层次的WFST，用于将前一个WFST的输出符号同后一个WFST的输入符号做合并，生成由前一个WFST的输入符号到后一个WFST输出符号的状态机。 假设WFST A中有一条转移弧，输入x，输出y，权重是a；WFST B中有一条转移弧，输入是y，输出是z，权重是b，那么A和B的组合后，就会生成一条输入是x，输出是z，权重为ab。 下图为对a和b做组合操作 确定化操作 确定化操作用于去除WFST的冗余，对于WFST的每一个状态，它的每一个状态对于同一个输入符号，只有一个转移弧。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
来源 | reddit 作者 | Saksham Goyal 编辑 | 代码医生团队 图形变压器网络（GTN）是带有加权有限状态传感器（WFST）的开源框架，加权有限状态传感器（WFST）是一种功能强大且表现力强的图形 就像PyTorch一样，GTN为WFST提供了一个框架。GTN用于有效地训练基于图的机器学习模型，并在手写识别，语音识别和自然语言处理等应用程序中组合不同的信息源。 但是有了这个新的框架，研究人员可以在训练时动态地使用WFST。因此，整个系统可以更有效地从数据中学习和改进。 由于缺乏易于使用的框架，使用基于功能图的数据结构构建ML模型具有挑战性。 WFST的结构与数据学习相结合，可以使ML模型长期保持模块化，更准确和轻便。 GTN使构造WFST，可视化和执行操作变得容易。只需调用gtn.backward，就可以为参与计算的任何图形计算梯度。
从长远来看，WFST与数据学习相结合有可能使机器学习模型更加精确、模块化和轻量化。 WFST数据结构通常用于结合不同信息源的信息，如存在于语音识别、自然语言处理和手写识别等应用中的信息。 ? 这些模型可以表示为一个 WFST ，通常会被单独训练并结合起来得到最佳的结果。我们新的 GTN 库使得不同类型的模型一起训练成为可能，从而提供更好的结果。 GTN工作原理类似PyTorch，简单易上手 通过使用 GTN ，研究人员可以轻松地构建WFST，并将其可视化，在其上执行操作。 提出了卷积WFST层可以把底层的表征映射到更高级别的表征。 通过实验阐述了使用WFSTs用于语音和手写识别的有效性。
如果一个WFST从任意状态出发的跳转的权重之➕运算为1，那就说这个WFST满足stochastic性质，在一个满足stochastic性质的图上解码，解码效率要高一些。
'python is great') 其他应用 在语音识别和自然语言的理解中有着非常重要的作用，特别是加权的有限状态机传感器（Weighted Finite State Transducer，简称WFST ），和离散的马尔科夫链模型一致 WFST的特殊性在于：有限状态机中的每个状态由输入和输出符号定义 ? image.png WFST中的每一条路径就是一个候选句子，概率最大的句子就是识别结果，算法的原理就是动态规划
但语音识别技术的发展日新月异，新的理论和方案不断出现，读者除了掌握基本原理，也亟须了解语音识别最新的前沿技术，例如加权有限状态转换器（WFST）、端到端（E2E）语音识别等。 ? ； 既有语音采集、声学特征介绍，又有声学模型和语言模型讲解，循序渐进，图文并茂，深入浅出； 系统介绍经典算法、前沿技术和应用实践，涵盖语音识别全貌，包括GMM-HMM、DNN-HMM和E2E框架，以及WFST
1910.10032.pdf 代码：https://github.com/kaldi-asr/kaldi/tree/master/src/cudadecoder 这篇论文提出了一种经过优化的加权式有限状态变换器（WFST 在这项研究中，研究者提出了一种全新的加权式有限状态变换器（WFST）实现，其可使用 GPU 和英伟达的 CUDA 编程语言为语音识别任务提供高速解码。 并行维特比解码 并行式 WFST 解码器通常会遵照串行解码器中的典型操作顺序：对于声学模型（AM）后验的每一帧，该解码器可基于帧值处理发射弧（标签非零的弧），再处理任何非发射弧链，最后执行剪枝。 给定解码 WFST T = (Σ, Ω, Q, E, ...)
- - 2.1 主流的语音识别解码器为（WFST)：该解码器把语言模型和声学模型集成为一个大的网络，大大的提高了解码速度。
（ME），指数分布族（EFD），贝叶斯网络（BN），马尔可夫随机场（MRF），动态图模型（DBN），隐马尔可夫模型（HMM），条件随机场（CRF），最大熵马尔可夫模型（MEMM），加权有限状态自动机（WFST 后面我们会看到，这里的BN和DBN实际上都是WFST模型的一个特例，更一般的形式我们在后面马上介绍，另外这里的共享参数延展特性在后面的CRF模型中同样应用到，可对照着来理解。 2.1.3 WFST 无论是静态图还是作为其周期延拓的动态图，绕不开的一点是，在有序产生变量的过程中，对可能的分支状态的描述无能为力，对所有变长序列统一空间的概率分布函数无法估计。 这便是WFST的存在理由，对一个稳定的时序系统，不考虑时长，系统的运行可以看作状态X输入=输出X新状态的循环，这样可以完美解决上面的建模问题。表达式如下： ? 学习和工作中无数次碰到ME，EFD，BN，MRF，DBN，HMM，CRF，MEMM，WFST，Chomsky Grammar等等，对其中来龙去脉，相互关系颇为疑惑和着迷。
语音模型中用的比较多的技术是WFST，通过搜过WFST的图，可以得到对应这个音素发音的概率最高的句子，最终形成语音识别结果的文本。
我们的创新框架在加权有限状态传感器（WFST）框架中部署了一种多图方法。我们将我们的WFST解码策略与训练在相同数据上的Transformer序列对序列系统进行了比较。 给出了阿拉伯语和英语之间的码切换场景，我们的结果表明WFST解码方法更适合于句子间的码切换数据集。此外，转换系统在句内语码转换任务中表现较好。 We compare our WFST decoding strategies with a transformer sequence to sequence system trained on the 我们的创新框架在加权有限状态传感器（WFST）框架中部署了一种多图方法。我们将我们的WFST解码策略与训练在相同数据上的Transformer序列对序列系统进行了比较。 给出了阿拉伯语和英语之间的码切换场景，我们的结果表明WFST解码方法更适合于句子间的码切换数据集。此外，转换系统在句内语码转换任务中表现较好。
不过他们似乎使用了 Miao 等人 2015 的研究《EESEN: END-TO-END SPEECH RECOGNITION USING DEEP RNN MODELS AND WFST-BASED DECODING》与谷歌 WFST 解码架构，并实现大约 40% 的词错率。
熟悉语言模型技术，熟悉WFST相关算法和在ASR上的应用，在大规模语料上训练过语言模型 4.
4、 解码传统的语音识别解码都是建立在WFST的基础之上，它是将HMM、词典以及语言模型编译成一个网络。解码就是在这个WFST构造的动态网络空间中，找到最优的输出字符序列。 尽管end-to-end的声学模型中已经包含了一个弱语言模型，但是利用额外的语言模型仍然能够提高识别性能，因此将传统的基于WFST的解码方式和Viterbi算法引入到end-to-end的语音识别系统中也是非常自然的
我们的创新框架在加权有限状态传感器（WFST）框架中部署了一种多图方法。我们将我们的WFST解码策略与训练在相同数据上的Transformer序列对序列系统进行了比较。 给出了阿拉伯语和英语之间的码切换场景，我们的结果表明WFST解码方法更适合于句子间的码切换数据集。此外，转换系统在句内语码转换任务中表现较好。 Our innovative framework deploys a multi-graph approach in the weighted finite state transducers (WFST We compare our WFST decoding strategies with a transformer sequence to sequence system trained on the Given a code-switching scenario between Arabic and English languages, our results show that the WFST
解码器：最终目的是取得最大概率的字符输出，解码本质上是一个搜索问题，并可借助加权有限状态转换器（Weighted Finite State Transducer，WFST） 统一进行最优路径搜索。
[pdf] EESEN: End-to-end speech recognition using deep RNN models and WFST-based decoding(2015), Y Miao
在第一遍解码中使用的 WFST 由 3gram 语言模型，发音词典，双音素结构以及 HMM 结构构成。在重打分中分别使用 4gram 和 RNN，训练数据为这些音频对应的参考文本。
在第一遍解码中使用的WFST由3gram语言模型，发音词典，双音素结构以及HMM结构构成。在重打分中分别使用4gram和RNN，训练数据为这些音频对应的参考文本。
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