谷歌AI开发出新的数据增强技术SpecAugment，提升语音识别准确率

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2023-07-10 04:02:20

新数据增强技术剑指过拟合问题

谷歌AI研究人员开发的新数据增强技术SpecAugment能够高效解决自动语音识别（ASR）系统模型出现的过拟合问题。这种技术不同于传统的数据增强技术，不是对声波图直接进行增强，而是对转化后的声波图——频谱图进行增强。通过直接对频谱图数据进行增强，SpecAugment无需引入额外的数据，从而极大的减少了计算成本，提升了语音识别准确率。

SpecAugment使单词错误率降至2.6％

在传统的ASR中，音频波在被作为网络的训练数据之前通常被编码为可视图，例如频谱图。SpecAugment对频谱图的修改方式包括：沿时间方向扭曲频谱图、屏蔽某一些连续的频率段的信号、以及及时屏蔽某一时间段的发音。测试结果显示，SpecAugment使单词错误率降至2.6％，在Switchboard300h语音识别基准测试中得到的单词错误率为6.8％。

传统数据增强方法计算成本高

传统的数据增强通常用于声波图上，通过加速或减慢的手段让声波图变形，或者增加背景噪声。这种方法会让单数据的多个增强版本在训练过程中被反馈到网络中，迫使网络学习相关特征，的确会帮助网络变得更优。然而，传统的增强音频输入的方法增加了额外的计算成本，并且有时需要额外的数据。

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