PaddleSpeech提供了MDTC模型（paper: The NPU System for the 2020 Personalized Voice Trigger Challenge）在Hey Snips数据集上的语音唤醒(KWS)的实现。这篇论文是用空洞时间卷积网络（dilated temporal convolution network, DTCN）的方法来做的，曾获the 2020 personalized voice trigger challenge (PVTC2020)的第二名，可见这个方案是比较优秀的。想看看到底是怎么做的，于是我对其做了一番初探。

1，模型理解

论文是用空洞时间卷积网络（DTCN）的方法来实现的。为了减少参数量，用了depthwise & pointwise 一维卷积。一维卷积以及BatchNormal、relu等组成1个DTCNBlock, 4个DTCNBlock组成一个DTCNStack。实现的模型跟论文里的有一些差异。论文里的模型具体见论文，实现的模型框图见下图：

 

模型有PreProcess、DTCNStack(3个， DTCN：空洞时间卷积网络)、FCN（全连接网络）、sigmoid这些模块。PreProcess是做前处理，主要是由3个一维卷积(1个depthwise和两个pointwise)组成。每个DTCNStack由4个DTCNBlock组成，DTCNBlock跟preprocess模块相似，唯一的区别是多了残差模块（图中画红线的）。

这个模型的参数个数不到37K，见下图：

 

参数个数是比较少的，相对论文里的也少了不少。刚开始我不太相信，后来我对网络中的模型每层都算了参数个数，的确是这么多。想了一下，对比paper里的模型，参数变少主要有两点：一是少了一些模块，二是FCN由linear替代（linear替代FCN会少不少参数）。

模型用的特征是80维的mel-filter bank，即每帧的特征是一个80维的数据。把一个utterance的这些帧的特征作为模型的输入，输出是每一帧的后验概率，如果有一帧的后验概率大于threshold，就认为这一utterance是关键词，从而唤醒设备。举例来说，一个utterance有158帧，模型的输入就是158*80的矩阵（158是帧数，80是特征的维度），输出是158*1的矩阵，即158个后验概率。假设threshold设为0.8，这158个后验概率中只要有一个达到0.8，这个utterance就认为是关键词。

2，环境搭建

PaddleSpeech相关的文档里讲了如何搭建环境(Ubuntu下的)，这里简述一下：

1）创建conda环境以及激活这个conda环境等：

    conda create --name paddletry python=3.7

    conda activate paddletry

2）安装 paddelpaddle (paddlespeech 是基于paddelpaddle的)

    pip install paddlepaddle

3）clone 以及编译paddlespeech 代码

    git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git

    pip install .

3，数据集准备

数据集用的是sonos公司的”hey snips”。我几天内用三个不同的邮箱去注册申请，均没给下载链接，难道是跟目前在科技领域紧张的中美关系有关？后来联系到了这篇paper的作者， 他愿意分享数据集。在此谢谢他，真是个热心人！他用百度网盘分享了两次数据集，下载后均是tar包解压出错，估计是传输过程中出了问题。在走投无路的情况下尝试去修复坏的tar包。找到了tar包修复工具gzrt，运气不错，能修复大部分，关键是定义train/dev/test集的json文件能修复出来。如果自己写json文件太耗时耗力了。Json中一个wav文件数据格式大致如下：

    "duration": 4.86,

    "worker_id": "0007cc59899fa13a8e0af4ed4b8046c6",

    "audio_file_path": "audio_files/41dac4fb-3e69-4fd0-a8fc-9590d30e84b4.wav",

    "id": "41dac4fb-3e69-4fd0-a8fc-9590d30e84b4",

    "is_hotword": 0

数据集中原有wav文件96396个，修复了81401个。写python把在json中出现的但是audio_files目录中没有的去掉，形成新的json文件。原始的以及新的数据集中train/dev/test wav数如下：

 

从上表可以看出新的数据集在train/dev/test上基本都是原先的84%左右。

4，训练和评估

在PaddleSpeech/examples/hey_snips/kws0下做训练。训练前要把这个目录下conf/mdtc.yaml里的数据集的路径改成自己放数据集的地方。由于我用CPU训练，相应的命令就是./run.sh conf/mdtc.yaml 。 训练50个epoch(默认配置)后，在验证集下的准确率为99.79%（见下图），还是不错的，就没再训练下去。

 

评估出的DET图如下：

 

Paddlespeech也提供了KWS推理命令: paddlespeech kws。需要研究一下这个命令是怎么用的，看相关代码。--input 后面既可以是一个具体的wav文件（这时只能评估一个文件），也可以是一个txt文件，把要评估的文件名都写在里面，具体格式如下图：

 

--ckpt_path是模型的路径，--config是设置配置文件，也就是mdtc.yaml。因为要对整个测试集做评估，所以--input要写成txt的形式。Hey Snips数据集wav文件都在audio_files目录下，需要写脚本把测试集的wav文件取出来放在一个目录下（我的是heytest）, 还要写脚本把这次测试文件的文件名以及路径写到上图所示的txt文件里。同时还要在paddlespeech 里加些代码看推理出的值是否跟期望值一致，做些统计。把这些都弄好后就开始做运行了，具体命令如下图：

最终测试集下的结果，见下图：

 

共19442个文件，跟期望一致的（图中correct的）是19410个，准确率为99.84%。与验证集下的大体相当。