8倍提升表现：谷歌新算法，从多人对话里分清谁在发言，错误率降到2%
其实，从多人对话的音频里，分辨出哪段话是哪个人说的，早就不是新鲜问题了。
不过，可以有新鲜解法啊 (毕竟从前的成绩不够好) 。
谷歌AI团队说，最近这20年套路都没变过，就分两步：
一是检测声谱的变化，确定说话人什么时候换了。
二是识别对话里的每个说话人。
他们不想被传统做法困住，开发了新方法：利用语音识别，把语言学线索和声学线索搭配食用，帮助区分。
团队还发现，要有机结合这两种线索，RNN-Transducer(RNN-T) 是最合适的架构。
最终结果，谷歌新模型把单词级的错误率 (WDER) ，从15.8%降到了2.2%。且多种错误情况皆有明显改善。
推特已有500多人点赞。
论文还中选了INTERSPEECH 2019。
传统方法缺陷在哪
谷歌团队总结了四个主要的局限：
第一，对话先要被拆解成单人片段。不然就没办法准确传达一个说话人的特征。
但事实上，现有的说话人变换检测方法不完美，会导致拆分出的片段里，还是有多个说话人。
第二，聚类的时候，必须要知道总共有多少个说话人。这个信息如果不准确，就会严重影响模型的表现。
第三，系统需要在拆分片段的大小上面，做一个艰难的权衡。
片段越长，嗓音名片的质量就越好，因为每个说话人的信息多了。但风险在于，短暂的插话 (Short Interjections) 容易被判断错误。
这在医疗或金融领域的对话上，都可能产生很严重的后果。
比如，医生问患者：“你有没有按时吃药？”
患者回答“有 (Yes.) ”，和医生问“有么 (Yes?) ”，差别是很大的。
第四，传统方法没有一个简单的机制，来利用好语言学线索。
比如，“你用药多长时间了？”通常是医生问的，不是患者问的。
所以，这些坑要怎么填呢？
得天独厚的RNN-T
RNN-T这个架构，原本是在语音识别上大展拳脚。
而团队发现，它最适合用来把声学和语言学的线索整合到一起。注意，语音识别和说话人区分，不是暴力结合，是优雅地整合成了一个简单系统。
RNN-T模型，由三个不同的网络组成：
一是转录网络，或者叫编码器，把音频的每一帧映射到一个潜在表征上；
二是预测网络，负责根据前面的目标标签 (Target Labels) ，预测下个目标标签。RNN-T能预测的符号 (Symbol) 更丰富，如说话人角色 (Speaker Role) ，如发音 (Pronunciation) 。
三是联合网络，把前两个网络的输出结合起来，在输出标签的集合上，生成一个当前时间步的概率分布。
划重点，架构里有一个反馈循环(Feedback Loop) 。在这里，先前识别出的单词都会作为输入，反馈回去。
这样，RNN-T模型就能利用语言学的线索了：比如一个问句结束，很可能是要换人了。
谷歌说，这个模型可以像训练语音识别系统那样训练：
训练样本，是一个人说的话加上一个标签 (Tag) ，用来定义说话人的角色。比如：
“作业什么时候交？”<学生>
“明天上课之前交。”<老师>
训练完成，就可以输入一段语音，得到每个字的分类结果了。
那么，和基线对比一下，来看成果如何。
主角是把语音识别 (Speech Recognition) 和说话人区分 (Speech Diarization) 结合成一个系统，基线是把两者分开再适配：
结果，说话人区分的单词级错误率 (Word Diarization Error Rate) ，从基线的15.8%，下降到了新方法的2.2%。
除此之外，多种原因造成的错误，RNN-T都能有效避免，包括：
说话人在很短的时间里发生变化，单词边界 (Word Boundaries) 处的切分，语音重叠造成的数据集说话人标注错误，以及音频质量差的问题。
红色是RNN-T，蓝色是传统方法。每一种错误情况都大幅减少。
团队还补充说，RNN-T系统在各种不同的对话里，平均错误率比传统方法更稳定：方差更小。
传送门
论文在这里：https://arxiv.org/abs/1907.05337
博客在这里：https://ai.googleblog.com/2019/08/joint-speech-recognition-and-speaker.html
