ML Underhood

Как и зачем Алису учат понимать интонации

Алису учат откликаться не только на её имя, но и на определённые команды и даже интонации. Причём вторая задача — на порядок сложнее. В этом посте Дмитрий Солодуха, руководитель команды голосовой активации, рассказал, как она решается.

Голосовая активация — это распознавание фраз в потоке звука, поступающих на микрофоны умного устройства. А модель, которая решает задачу голосовой активации, называют споттером. В Яндексе работают над командными и интонационными споттерами. И если первые в проде уже какое-то время, то вторые — только с 27 февраля этого года и пока только на Станции Миди.

Как устроен споттер в целом:

1. На вход поступает сырой сигнал с частотой 16 кГц.
2. Преобразуем его в спектрограммы с помощью оконного преобразования Фурье. Это позволяет перейти от временной размерности к частотной.
3. Затем уменьшаем размерность, используя мел-шкалу и логарифмирование.

После этого можно подавать данные в свёрточную сеть. Мы используем свёрточную сеть до 1 млн параметров, похожую на MobileNet, но с одномерными DepthwiseSeparable свёртками вместо двумерных. Линейные слои заменяем их низкоранговым приближением, а вместо Swish берём Hard-Swish — его адаптацию, которую удобно вычислять на железе.

Идея интонационного споттера

В какой-то момент базовый споттер улучшили настолько, что он стал отличать произнесённое в девайс слово «Алиса» от обращённого к человеку. Мы подумали, что можно пойти дальше и обучить другой споттер понимать по интонации, что нужно активироваться и отправить запрос на сервер. Это упростит жизнь пользователям и позволит нам сэкономить на произносимых «Алисах».

Пользователи часто забывают произносить «Алиса» перед запросом, то есть ожидают от неё диалога. Умение активироваться на интонацию становится точкой входа в общение ассистента с пользователем.

Но здесь столкнулись с проблемами: неочевидно, откуда брать данные, нет готовой разметки, а также непонятно, в какой момент устройство должно активироваться.

Сначала попробовали использовать данные, которые наговорили асессоры, но из-за того, что люди использовали неестественные интонации, датасет выходил плохим.

Тогда решили взять данные от ASR — не только из активаций, но и из дослушиваний — режима, в котором колонка проактивно продолжает диалог. Например, если я спрашиваю: «Алиса, какая погода в Минске?», она отвечает и уточняет: «А хотите узнать погоду в Белграде?». При этом пользователь не говорит «Алиса» повторно. Это уже похоже на естественный диалог, хотя и не лишено ограничений, которых не будет у интонационного споттера: дослушивания работают не на каждый запрос и ждут пользователя только в коротком интервале около 3–5 секунд.

Мы пересэмплировали полученные данные, чтобы убрать смещение в сторону популярных запросов, и получили нужный датасет.

Для разметки использовали решение соседней команды ASR — классификацию на side-speech. Суть в том, что ASR пытается на последнем этапе своей работы понять, действительно ли речь имела полезный смысл. Мы немного доработали исходные метки и получили для себя псевдолейблы, которые буквально говорят нам, подходящая интонация для активации или нет.

На видео показано, как интонационный споттер работает и решает более сложные задачи, чем стандартная активация на имя. В итоге это позволяет Алисе быть более человечной в диалоге.

ML Underhood