利用非并行目标领域语料库进行领域适应，以实现基于自监督学习的自动语音识别

《Speech Communication》：Domain adaptation using non-parallel target domain corpus for self-supervised learning-based automatic speech recognition

针对自动语音识别（ASR）模型在目标领域缺乏平行数据时的性能提升问题，提出一种两步域适应方法。首先通过目标领域语音数据预训练wav2vec和XLS-R模型，再结合密度比方法（DRA）融合外部目标领域语言模型。实验表明该方法在电视新闻语音识别任务中使wav2vec模型CER降低10.4%，XLS-R降低3.9%，相对误差率减少16.2%-34.4%。

　　近年来，自动语音识别（ASR）技术取得了显著进展，特别是在引入高性能模型如Transformer和Conformer之后。这些模型的出现使得语音识别的准确率得到了大幅提高，同时推动了ASR在多个领域和行业的广泛应用。然而，尽管取得了这些成就，训练高质量的ASR模型仍然面临一个关键挑战：需要大量的语音数据及其对应的文本转录。特别是在某些特定领域，如医疗、旅游或教育，获取这些数据的成本和时间都非常高昂。因此，如何在缺乏目标领域平行数据的情况下，提高模型在特定任务中的表现，成为研究的一个重要方向。

在实际应用中，通常会采用预训练模型作为基础，然后根据具体任务进行微调。这种做法虽然有效，但依赖于目标领域的平行数据，而这些数据的获取往往需要大量的录音和人工标注，这在资源有限的情况下并不现实。为了解决这一问题，研究人员开始探索无需依赖目标领域平行数据的领域自适应方法。这类方法的核心在于利用非平行的语音和文本数据，以较低的成本对模型进行调整，使其更好地适应特定的应用场景。

本文提出了一种基于非平行数据的两步领域自适应方法，旨在提高ASR模型在目标领域中的识别性能。具体而言，该方法分为两个阶段：首先，使用目标领域的大量语音数据对预训练的语音编码器进行额外的预训练，以增强其对目标领域语音特征的捕捉能力；其次，在推理过程中，通过密度比方法（DRA）将目标领域的语言模型（LM）与原始模型相结合，从而实现对目标领域语音的更准确识别。这种方法的优势在于，它不需要目标领域的平行数据，仅依赖于目标领域的语音数据和非目标领域的语音与文本数据，从而降低了数据收集和标注的成本。

在实验评估中，我们发现，与基线模型相比，该方法在目标领域测试集上的字符错误率（CER）降低了10.4个百分点，而在XLS-R模型的基础上，CER降低了3.9个百分点。相对降低幅度分别达到了34.4%和16.2%。这些结果表明，我们的方法在提高ASR模型对特定领域语音的适应能力方面具有显著效果。此外，我们还探讨了将该方法与其他语言模型融合技术相结合的可能性，结果显示这些技术能够进一步提升模型性能，并在不同任务中展现出互补效应。

我们的研究不仅为领域自适应提供了新的思路，也为实际应用中的资源受限情况提供了解决方案。通过利用非平行数据，我们能够在不依赖昂贵平行数据的情况下，使ASR模型更好地适应特定场景。例如，在医院环境中，模型可以被调整以适应医生与患者之间的对话，而在博物馆中，模型可以被优化以识别导游讲解的语音。这些调整使得模型能够更精准地识别特定场景下的语音内容，从而提高用户体验和系统性能。

此外，本文还介绍了自监督学习（SSL）在ASR中的应用。SSL是一种无需人工标注数据即可学习语音特征的方法，它通过对比学习等技术，使模型能够在大量未标注的语音数据上进行训练，从而获得与监督学习模型相当的性能。近年来，许多基于SSL的ASR模型被提出，如wav2vec 2.0和HuBERT，这些模型在多个语言和任务中表现出色。我们的研究进一步验证了这些模型在领域自适应中的有效性，并展示了它们在实际应用中的潜力。

在实验过程中，我们使用了Laboro TV Speech（LTVS）语料库作为目标领域的语音数据，该语料库包含约2000小时的日本电视节目语音。通过将这些数据用于预训练，我们能够显著提高模型对目标领域语音的识别能力。同时，我们还结合了目标领域的语言模型，利用密度比方法对模型进行优化，从而在不依赖平行数据的情况下实现更精准的识别。

总体而言，本文提出的方法在不依赖平行数据的前提下，通过两步领域自适应策略，显著提高了ASR模型在特定领域中的表现。这一成果对于资源有限的应用场景具有重要意义，因为它降低了数据准备的难度和成本，使得ASR技术能够更广泛地应用于实际生活。未来的研究可以进一步探索如何在不同领域和语言中优化这一方法，以实现更广泛的适用性和更高的识别准确率。