利用前端适应网络增强 ASR 对丢包的鲁棒性
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内容提要
本文研究了自动语音识别（ASR）模型在对抗性噪声下的鲁棒性，提出了 Cleancoder 预处理架构和噪声感知训练框架，以提高模型在嘈杂环境中的识别性能。研究表明，通过小幅度输入扰动，模型精度显著降低，但采用自适应方法后，词错误率显著下降。
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Q&A
什么是Cleancoder预处理架构，它如何改善ASR模型的性能？
Cleancoder预处理架构通过重建去噪谱图来滤除语音中的噪声，从而改善ASR模型在嘈杂环境中的词错误率（WER）。
小幅度输入扰动对ASR模型的影响是什么？
小幅度输入扰动可以显著降低ASR模型的精度，最高可达45分贝的噪音会导致模型性能下降。
噪声感知训练框架的作用是什么？
噪声感知训练框架通过引入增强语音优化声学模型的多条件训练，从而提高ASR模型的识别性能。
如何通过Whisper模型改进关键词识别？
通过上下文偏差改进Whisper模型，采用KG-Whisper和KG-Whisper-PT方法，可以有效提高关键词识别的准确率。
PI-Whisper框架的主要优势是什么？
PI-Whisper框架增强了ASR的适应性，提高了识别准确率13.7%，并促进了多元化使用者群体的公平性和公正性。
对抗性攻击对ASR模型的影响如何评估？
通过系统化评估不同架构下的对抗性攻击，可以发现攻击算法的相对强度会有显著差异，某些攻击结果不能盲目信任。
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