Scientific journal

Scientific Review. Technical science

ISSN 2500-0799

ПИ №ФС77-57440

Введение

Автоматическое распознавание речи (ASR) стало неотъемлемой частью современных технологий, от голосовых помощников и систем диктовки до автоматической расшифровки звукозаписей и обработки телефонных разговоров в службах поддержки [1, с. 5]. Точность и надежность моделей распознавания речи напрямую влияют на пользовательский опыт и определяют возможности их практического применения. Особую актуальность приобретает задача разработки и оценки таких моделей для различных языков.

Одной из ключевых проблем при использовании систем распознавания речи в реальных условиях является наличие фонового шума. Шумы различного происхождения (окружающая среда, технические помехи, речь других людей) могут значительно снижать точность преобразования речи из аудио в текст.

Целью данной работы является оценка и сравнительный анализ качества распознавания русской речи четырьмя современными ASR-моделями (Whisper-large-v3, Vosk-model-ru-0.42, GigaAM-CTC-v2, GigaAM-RNNT-v2) на чистых и зашумлённых аудиоданных.

Материалы и методы исследования

Исследование включает в себя подготовку тестового русскоязычного набора данных, выбор и описание современных ASR-моделей, а также определение метрик для оценки качества распознавания речи. Проведены эксперименты по преобразованию речи в текст на подготовленных данных с использованием выбранных моделей. Полученные результаты проанализированы для оценки и сравнения качества распознавания и устойчивости моделей к шуму. На основе результатов сформулированы выводы о применимости исследуемых моделей для распознавания русской речи в различных акустических условиях.

В качестве основного источника данных использовался открытый русскоязычный набор данных Silero Open STT (Sh1man/silero_open_stt) [2]. Для проведения экспериментов было отобрано подмножество buriy_audio_books_2, из которого был сформирован срез из 1000 аудиофайлов. Длительность выбранных аудиофайлов варьировалась от 0.34 до 17.97 секунд, со средней длительностью 2.24 секунды.

Для имитации реальных условий применения ASR-модели была создана зашумлённая версия тестового набора данных. Процесс добавления шума включал несколько последовательных этапов обработки аудиоматериала.

Первоначально каждая чистая аудиозапись из выборки приводилась к единому формату с частотой дискретизации 16 кГц и преобразовывалась в монофонический сигнал для стандартизации входных данных. В качестве источников акустических помех использовались аудиозаписи из набора данных ESC-50 [3], содержащего 2000 коротких записей различных звуков окружающей среды, распределенных по 50 классам (по 40 примеров в каждом).

Для каждой чистой записи алгоритмически выбирался случайный фрагмент шума из ESC-50, который затем добавлялся к исходному сигналу с фиксированным отношением сигнал/шум (SNR) на уровне 5 дБ. Данный уровень SNR был выбран как репрезентативный для условий умеренного акустического зашумления.

На заключительном этапе обработки производилась нормализация амплитуды полученного зашумлённого сигнала для предотвращения искажений. В результате для каждой из 1000 исходных аудиозаписей были подготовлены две версии: оригинальная (чистая) и с добавленным шумом.

В исследовании сравнивались четыре модели ASR.

Whisper-large-v3 – многоязычная модель от OpenAI, основанная на архитектуре Transformer [4]. Данная модель обучена на обширном наборе разнообразных аудиоданных (680 тыс. часов), включая значительную долю неанглийской речи. Версия large-v3 является наиболее производительной в семействе Whisper.

Vosk-model-ru-0.42 – распространенная ASR-модель с открытым исходным кодом, основанная на технологиях Kaldi [5]. Модель адаптирована для русского языка и оптимизирована для функционирования на различных вычислительных платформах.

GigaAM-CTC-v2 – модель из семейства Giga Acoustic Model (GigaAM), разработана для русского языка. Построена на архитектуре Conformer и предобучена с использованием методов самоконтролируемого обучения (в частности, HuBERT) на корпусе, превышающем 50 000 часов русской речи. Данная версия дообучена с применением функции потерь Connectionist Temporal Classification (CTC) [6].

GigaAM-RNNT-v2 – вторая модель из семейства GigaAM, также основана на архитектуре Conformer и предобучена с использованием алгоритма HuBERT [7]. Ключевое отличие состоит в применении функции потерь RNN Transducer (RNNT) [8] для дообучения.

Модели GigaAM позиционируются как решения с повышенной устойчивостью к акустическим помехам [9].

Для количественной оценки качества распознавания речи использовались четыре стандартные метрики [10]:

WER (Word Error Rate) – коэффициент ошибок на уровне слов. Наиболее распространенная метрика, измеряющая процент неправильно распознанных слов.

,

где S – число замен, D – число удалений, I – число вставок, T – число слов в эталонной транскрипции.

CER (Character Error Rate) – коэффициент ошибок на уровне символов. Аналогичен WER, но вычисляется на уровне символов. Метрика полезна для языков с богатой морфологией и для оценки точности распознавания имен собственных или редких слов.

,

где Tchar – число символов эталонной транскрипции.

MER (Match Error Rate) – метрика, учитывающая не только ошибки (замены, удаления, вставки), но и правильно распознанные слова (совпадения). Рассчитывается как отношение суммы ошибок к сумме совпадений и замен. Иногда интерпретируется как доля «неправильной» информации в распознанном тексте относительно «правильной».

,

где H – число совпадений.

WIL (Word Information Lost) – метрика, которая измеряет потерю информации при распознавании речи. В отличие от WER, которая просто подсчитывает процент ошибок, WIL пытается оценить, насколько важная информация была потеряна или искажена.

,

где T – число слов в эталонной транскрипции, T0 – число слов в гипотезе распознавания (в результате работы ASR-модели).

Для всех метрик (WER, CER, MER, WIL) меньшее значение указывает на лучшее качество преобразования речи из аудио в текст.

Все эксперименты проводились в облачной среде Google Colaboratory. Измерение времени выполнения распознавания для сравниваемых систем не проводилось из-за существенных различий в возможностях аппаратного ускорения. Модели Whisper и GigaAM поддерживают GPU-ускорение через CUDA, тогда как Vosk-model-ru-0.42 такой поддержкой не обладает и выполнялась исключительно на центральном процессоре (CPU). Прямое сопоставление временных показателей моделей привело бы к некорректным выводам. Основной акцент исследования был сделан на анализе точности распознавания речи.

Результаты исследования и их обсуждение

В ходе исследования были получены значения метрик WER, CER, MER и WIL для каждой из четырёх моделей на чистом (Ч) и зашумлённом (Ш) наборах данных. Результаты сведены в таблицу и представлены на рисунках 1-4.

Модель Whisper-large-v3 показала наихудшие результаты по метрике WER: 65.3% на чистых данных и 67.4% на зашумлённых (разница 2.1%).

У модели Vosk-model-ru-0.42 наблюдалось значительное снижение качества: WER вырос с 16.4% до 28.2%, что составляет разницу в 11.8%.

Модель GigaAM-CTC-v2 продемонстрировала WER 16.6% на чистых и 22.7% на зашумлённых данных (разница 6.0%).

Наилучшие показатели были у GigaAM-RNNT-v2: 15.5% на чистых и 21.8% на зашумлённых данных (разница 6.3%).

Таким образом, GigaAM-RNNT-v2 является лидером по метрике WER в обоих условиях (рис. 1).

Результаты по метрике CER согласуются с предыдущими наблюдениями.

Whisper-large-v3 снова показала самые высокие значения ошибки: 23.3% на чистых и 24.9% на зашумлённых данных (разница 1.6%).

У модели Vosk-model-ru-0.42 CER увеличился с 4.6% до 12.9%, показав существенное падение качества (разница 8.3%).

Результаты оценки качества распознавания речи моделей ASR (значения в %)

Примечание: таблица составлена авторами на основе полученных данных в ходе исследования.

Рис. 1. Сравнение WER на чистых и зашумленных данных Источник: составлен авторами по результатам данного исследования

Рис. 2. Сравнение CER на чистых и зашумленных данных Источник: составлен авторами по результатам данного исследования

Модель GigaAM-CTC-v2 продемонстрировала наилучшие результаты по этой метрике: 4.4% на чистых и 8.4% на зашумлённых данных (разница 4.0%).

GigaAM-RNNT-v2 показала близкие значения: 4.5% и 8.6% соответственно (разница 4.1%).

По метрике CER лидирует GigaAM-CTC-v2, но разница с GigaAM-RNNT-v2 незначительна (рис. 2).

Метрика MER подтверждает общую картину качества распознавания моделей (рис. 3).

Whisper-large-v3 снова показала наивысший уровень ошибок: 58.6% на чистых и 62.7% на зашумлённых данных (разница 4.1%).

Модель Vosk-model-ru-0.42 также продемонстрировала значительное ухудшение: MER вырос с 15.3% до 27.1% (разница 11.8%).

Рис. 3. Сравнение MER на чистых и зашумленных данных Источник: составлен авторами по результатам данного исследования

Рис. 4. Сравнение WIL на чистых и зашумленных данных Источник: составлен авторами по результатам данного исследования

Модели GigaAM показали лучшие и более стабильные результаты. GigaAM-CTC-v2: 15.6% на чистых и 21.8% на зашумлённых (разница 6.2%). GigaAM-RNNT-v2 снова оказалась лучшей: 14.5% на чистых и 20.7% на зашумлённых данных (разница 6.3%).

При оценке по метрике WIL выявлено преимущество моделей GigaAM (рис. 4).

Whisper-large-v3 показала высокие значения WIL: 74.0% на чистых и 77.1% на зашумлённых данных (разница 3.1%).

Vosk-model-ru-0.42 снова продемонстрировала наибольшую чувствительность к шуму: WIL вырос с 20.8% до 34.6% (разница 13.8%).

Модели GigaAM показали схожую устойчивость к шуму. Gi-gaAM-CTC-v2: 21.1% на чистых и 28.0% на зашумлённых (разница 6.9%). GigaAM-RNNT-v2 вновь показала лучшие значения: 19.5% на чистых и 26.4% на зашумлённых данных (разница 6.9%).

Заключение

Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы относительно качества распознавания современных моделей автоматического распознавания русской речи в различных акустических условиях.

Модели семейства GigaAM (GigaAM-CTC-v2 и GigaAM-RNNT-v2) продемонстрировали наиболее высокое качество распознавания как на чистых, так и на зашумлённых данных по всем рассматривае-мым метрикам. При этом GigaAM-RNNT-v2 показала небольшое, но стабильное преимущество над версией с CTC-потерями по ключевым метрикам WER, MER и WIL. Высокая эффективность этих моделей, вероятно, объясняется комбинацией архитектуры Conformer, большого объема специфичных для русского языка данных для предобучения (более 50 тыс. часов русской речи) и использованием методов самоконтролируемого обучения.

Модель Vosk-model-ru-0.42 продемонстрировала приемлемое качество на чистых данных, сопоставимое с моделями GigaAM по метрикам WER и MER, и даже превосходящее их по CER. Однако её качество существенно ухудшилось при добавлении шума. Разница в показателях WER, MER и WIL между чистыми и зашумлёнными данными для Vosk оказалась почти в два раза выше, чем для моделей GigaAM, что свидетельствует о меньшей устойчивости данной модели к акустическим помехам.

Модель Whisper-large-v3, несмотря на значительный размер и многоязычность, показала значительно более низкие результаты по всем метрикам на исследуемом русскоязычном наборе данных по сравнению с моделями, специально обученными или дообученными на обширном корпусе русской речи (Vosk, GigaAM). Возможными причинами такого результата могут быть недостаточная адаптация к особенностям русской речи, специфика обучающей выборки, либо особенности алгоритма декодирования. При этом данная модель показала относительно низкую чувствительность к шуму (разница в WER всего 2.1%).

Таким образом, результаты оценки и сравнительного анализа четырех современных ASR-моделей для русского языка (Whisper-large-v3, Vosk-model-ru-0.42, GigaAM-CTC-v2, GigaAM-RNNT-v2) на чистых и зашумлённых аудиоданных позволяют заключить, что модель GigaAM-RNNT-v2 демонстрирует оптимальное сочетание высокой точности распознавания и устойчивости к акустическим помехам. Полученные результаты имеют практическую ценность для выбора ASR-решений в различных прикладных задачах, связанных с обработкой русской речи в реальных условиях.