再胜OpenAI！谷歌发布20亿参数通用模型，100多种语言自动识别翻译

近日，谷歌正式发布了支持100多个语种的20亿参数通用语音模型——USM，正式对标OpenAI的开源Whisper。

上周，OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API，刚刚引动了一场开发者的狂欢。

3月6日，谷歌就推出了一款对标的模型——USM。不仅可以支持100多种语言，而且参数量也达到了20个亿。

当然了，模型依然没有对外开放，「这很谷歌」！

简单来说，USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言的无标注数据集中进行了预训练，并在较小的标注训练集中进行了微调。

谷歌的研究人员表示，虽然用于微调的标注训练集仅有Whisper的1/7，但USM却有着与其相当甚至更好的性能，并且还能够有效地适应新的语言和数据。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.01037

结果显示，USM不仅在多语种自动语音识别和语音-文本翻译任务评测中实现了SOTA，而且还可以实际用在YouTube的字幕生成上。

目前，支持自动检测和翻译的语种包括，主流的英语、汉语，以及阿萨姆语这类的小语种。

最重要的是，还能用于谷歌在去年IO大会展示的未来AR眼镜的实时翻译。

Jeff Dean亲自官宣：让AI支持1000种语言

当微软和谷歌就谁家拥有更好的AI聊天机器人争论不休时，要知道，大型语言模型的用途可不仅于此。

去年11月，谷歌最先宣布了新项目「开发一种支持全球1000种最常用语言的人工智能语言模型」。

同年，Meta也发布了一个名为「No Language Left Behind」模型，并称可以翻译200多种语言，旨在打造「通用翻译器」。

而最新模型的发布，谷歌将其描述为通向目标的「关键一步」。

在打造语言模型上，可谓群雄逐鹿。

据传言，谷歌计划在今年的年度 I/O 大会上展示20多款由人工智能驱动的产品。

当前，自动语音识别面临许多挑战：

传统的监督学习方法缺乏可扩展性

在传统的方法中，音频数据需要费时又费钱的手动标记，或者从有预先存在的转录的来源中收集，而对于缺乏广泛代表性的语言来说，这很难找到。

扩大语言覆盖面和质量的同时，模型必须以高效的计算方式进行改进

这就要求算法能够使用来自不同来源的大量数据，在不需要完全重新训练的情况下实现模型的更新，并且能够推广到新的语言和使用案例。

微调自监督学习

据论文介绍，USM的训练采用了三种数据库：未配对的音频数据集、未配对的文本数据集、配对的ASR语料库。

未配对的音频数据集

包括YT-NTL-U（超1200万小时YouTube无标签音频数据）和Pub-U（超429,000小时的51种语言的演讲内容）

未配对的文本数据集

Web-NTL（超1140种不同语言的280亿个句子）

配对的ASR语料库

YT-SUP +和 Pub-S语料库（超10,000小时的音频内容和匹配文本）

USM使用标准的编码器-解码器结构，其中解码器可以是CTC、RNN-T或LAS。

对于编码器，USM使用了Conformor，或卷积增强Transformer。

训练过程共分为三个阶段。

在初始阶段，使用BEST-RQ（基于BERT的随机投影量化器的语音预训练）进行无监督的预训练。目标是为了优化RQ。

在下一阶段，进一步训练语音表征学习模型。

使用MOST（多目标监督预训练）来整合来自其他文本数据的信息。

该模型引入了一个额外的编码器模块，以文本作为输入，并引入了额外的层来组合语音编码器和文本编码器的输出，并在未标记的语音、标记的语音和文本数据上联合训练模型。

最后一步便是，对ASR（自动语音识别）和AST（自动语音翻译）任务进行微调，经过预训练的USM模型只需少量监督数据就可以取得很好的性能。

USM整体训练流程

USM的性能如何，谷歌对其在YouTube字幕、下游ASR任务的推广、以及自动语音翻译上进行了测试。

YouTube多语言字幕上的表现

受监督的YouTube数据包括73种语言，每种语言的数据时长平均不到3000个小时。尽管监督数据有限，但模型在73种语言中实现了平均不到30%的单词错误率（WER），这比美国内部最先进的模型相比还要低。

此外，谷歌与超40万小时标注数据训练出的Whisper模型 (big-v2) 进行了比较。

在Whisper能解码的18种语言中，其解码错误率低于40%，而USM平均错误率仅为32.7%。

对下游ASR任务的推广

在公开的数据集上，与Whisper相比，USM在CORAAL（非裔美国人的方言英语）、SpeechStew（英文-美国）和FLEURS（102种语言）上显示出更低的WER，不论是否有域内训练数据。

两种模型在FLEURS上的差异尤为明显。

在AST任务上的表现

在CoVoST数据集上对USM进行微调。

将数据集中的语言按资源可用性分为高、中、低三类，在每一类上计算BLEU分数（越高越好），USM在每一类中的表现的优于Whisper。

研究发现，BEST-RQ预训练是将语音表征学习扩展到大数据集的一种有效方法。

当与MOST中的文本注入相结合时，它提高了下游语音任务的质量，在FLEURS和CoVoST 2基准上实现了最好的性能。

通过训练轻量级剩余适配器模块，MOST表示能够快速适应新的域。而这些剩余适配器模块只增加2%的参数。

在AST任务上的表现

在CoVoST数据集上对USM进行微调。

将数据集中的语言按资源可用性分为高、中、低三类，在每一类上计算BLEU分数（越高越好），USM在每一类中的表现的优于Whisper。

研究发现，BEST-RQ预训练是将语音表征学习扩展到大数据集的一种有效方法。

当与MOST中的文本注入相结合时，它提高了下游语音任务的质量，在FLEURS和CoVoST 2基准上实现了最好的性能。

通过训练轻量级剩余适配器模块，MOST表示能够快速适应新的域。而这些剩余适配器模块只增加2%的参数。

参考资料：

https://ai.googleblog.com/2023/03/universal-speech-model-usm-state-of-art.html?m=1

https://www.theverge.com/2023/3/6/23627788/google-1000-language-ai-universal-speech-model

https://analyticsindiamag.com/google-usm-shatters-language-barriers-with-multilingual-speech-recognition-model/

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【发布时间】2023-03-20 【信息来源】管理员 【浏览点击】495次