语音识别问题的数学建模
从图中可以看到，语言信号可以表示为一个d * T的matrix。其中，d为向量的维度（不同的表示方法，维度不一样）， T为向量的个数。 同理，文本也可以表示为一个V * N的matrix，N表示组成text的token（不同的表示方法，token的含义不一样）的个数，V表示token集合的大小（即token去重后的数量）。 语音信号的预处理通常采用重叠的稠密采样机制，通常T >> N。语音识别问题的输入输出都是matrix，输入vector及输出token的选取，不同的算法有不同的方式。整体来看，语音识别问题就是一个Seq2Seq的变换问题
输出Token有哪几种选择
简单的说，有以下五种选择：
Phoneme 发音的最小单位
将语音信号转化为Phoneme之后，还需要进一步将Phoneme信号转化为Text。所以该方法并不是end-to-end的，需要后处理步骤。那么如何将Phoneme转化为Text呢？需要用到一个词表，我们通常称之为Lexicon。形式如下
以英文为例：该表包含了所有单词的Phoneme表示，英文单词有多少个，该表就有多少行。可想而知，表的条目是很多的。通过查表，我们才能进一步将Phoneme转化为text
对于英文和中文来说，这种token的选取方式都是适用的，英语有音标，汉语有汉语拼音。两者的Phoneme集合和Lexicon不一样
Grapheme 书写的最小单位
对于英文来说，Grapheme指的就是26个英文字母；对于中文来说，Grapheme指的就是约4000+个常用汉字。由于在英文书写系统中，包括了标点符号和空格，所以，实际的英文Grapheme集合的数量为26（英文字母，不区分大小写）+ 1（空格）+ 12（常用标点符号）。中文Grapheme集合的数量为3755（一级汉字）+ 3008（二级汉字）+ 16（标点符号）
值得一提的是，这种选取方式是Lexicon free的，它不需要语音学家的帮忙来制定复杂专业的Lexicon； 从流程上来看，做到了end-to-end
Word 单词
对于中文和英文来说，都有词的概念。英文里面，'a'为一个字符，'and'为一个单词；中文里面，"中"是一个汉字，"中国"是一个词
英语单词个数在17万~100万之间，一个普通美国大学生懂的单词大概有3万个，经常使用的词汇约3000-5000个左右。汉语约有词语36万个，常用词语约为28770个
Morepheme 单位大于Grapheme，小于word，是组成单词的最小有意义的单元
这种表示方式存在于英语、土耳其语中。但凡有词根、词缀的语言，都可以用这种表示方 式。中文是没有这种表示方式的，中文只有汉字和词语，并没有词根、词缀
显然，从通用性的角度来说，这种表示方式不是很好
Bytes 世界上所有的字符都有对应的utf-8编码，字符集其实就是Byte集
这种表示方式，一个显而易见的好处就是，它是language independent的！如果能够work的话，General Speech Recognition就得以实现。另外，由于一个Byte只有256个取值，因此Bytes集合并不会像word集合那么大。看起来，确实非常有前景！
哪种输出Token的选取方式比较好呢？
好不好依赖于语言，依赖于实际问题，也依赖于算法，没法一言概括。但某些方式的弊端却是显而易见的：Phoneme方式，需要lexicon的辅助，并不是end-to-end的；word方式，token集合的个数通常 > 100k，解码复杂；Byte方式，想做到大一统，需要的训练语料必然异常庞大；Morpheme，只适用于某些有词根、词缀的语种，中文即不适用
那么，目前最新的研究中，一般是如何选取的呢？
通过对19年语音识别顶会100多篇论文的分析，得到了上图。可以看到，使用grapheme方式的人是最多的，占到了41%；使用phoneme的也有不少，约为32%， 而使用word和 morpheme的人则分别只有10%和17%
输入Token有哪几种表示方式
其实，语音信号可以表示为2维矩阵，也可以表示为1维向量，不过从实际应用来看，表示为2维矩阵的比较多
语音信号的一维表示方式如下： 以一段1s, 16kHz采样， 8bit量化的语音信号为例，它可以表示为一个长度为16000的向量，向量中每个元素的取值为[-128, 127]
语音信号的二维表示方式如下：一段语音信号由若干帧组成，每一帧对应25ms的语音信号，帧与帧之间的步长为10ms. 假设一段语音信号时长为1s, 则 T = 1s / 10ms = 100. 每一帧经过运算，得到一个dimension为d的vector. 计算方法不同，则得到的单帧向量的含义、维度也不一样
常用的表示方式有如下三种：
- Raw：不做任何处理，d=400
- MFCC：计算其MFCC值，d=39
- Filter bank output：计算其Filter bank output值，d=80
输入vector选取哪种方式比较好
通过对19年语音识别顶会100多篇论文的分析，得到下图
目前来看，MFCC已成昨日黄花，filter bank output大有一统江湖之势
语音数据集
我们需要多少有标注文字的声音数据，才能做出一个足够好的语音识别系统呢？由下图可知，MNIST数据集可以等价于49分钟时长的语音。CIFAR-10可以等价于2小时40分钟。现有评测数据集ISLVRC有4096个小时的语音数据。文献上，谷歌语音搜索，他们会用超过1万小时的语音数据去训练模型。而实际产业中的商用系统，使用的数据量大小会远远超过以上这些
