书接上文，上一回说到这个front-end技术，这里就继续说back-end技术。

Back-end techniques

现在看看后端技术。这块对应语音处理的第二步，就是通过比较输入语音（语音特征）与预设的语音模型，来完成某项任务。在综述里，后端技术是指，输入的就是未经处理的带噪信号，直接通过神经网络来完成语音任务。和使用前端技术的方法相比，网络结构，甚至包括语音模型（acoustic model）都可能要改变。

我们知道传统语音任务这块是构建GMM-HMM模型，学习输入语音特征和预设语音模型的关系。这是个线性化的过程。当然，核方法也能做到非线性。可是用DNN的话，分类能力可以大大提高。最早的工作就是DNN-HMM。通过DNN学习到具有辨识能力的特征（discriminative feature），然后交给HMM预测。Multk-stream HMM是另一种结构创新，把DNN和传统GMM-HMM模型结合起来。做法是搞一个双流特征，一支走GMM的路，一支走RNN的路，然后再combine一下交给HMM。也可以用LSTM层替换全卷积层。DNN-HMM的局限性是它还是把命运交给了HMM。随着DNN高歌猛进，HMM已经沦为了basiline这样的角色([9])。

一种解决训练数据带噪声的方法就是扩大训练样本，使得样本带有各种噪声，这样提高学习模型的鲁棒性。这种方法太莽，学士们觉得还是修改预训练的语音模型（AM）比较优雅（model adaptation）。但是，修改AM的权重可能导致过拟合。所以，只能修改一部分网络参数。注意这里是指AM模型([10])。

除了修改语音模型之外，还可以在训练AM的时候就让它对噪声敏感（Noise-aware Training，NAT）。这是源于深度学习本身的技术，在输入的时候，除了输入信号（带噪或者不带噪），再附加上估计的噪声。这样，DNN就能学习带噪语音和噪声的关系，从而有益于后面的语音任务，比如音调识别。这个有点像图像处理里面的balance。那么怎么估计这个噪声？传统方法MMSE可行，i-vectors也行。注意i-vector的元素可以是MFCCs，也可以是DNN学习的特征等等。

注意这类噪声估计方法默认噪声在一个utterance（发声）内是稳态的，所以估计的噪声可以应用于整个utterance。实际上这不一定成立。学士们于是搞出了dynamic NAT，使得估计的噪声是时变的。

除了这些方法，多任务学习也可以用在AM学习上。网络可以是DNN，也可以是LSTM（手动摊手）。

Joint Front- and Back-end训练技术

*中庸之为德也，其至矣乎。*既然有前端，有后端，就必然要有联合。

Most research efforts on flighting with the environmental
noise in the past few year were separately made on the system
front end or back end.

总觉得原文这里的flighting用fighting更贴切。speech/feature enhancement和speech recognition单打独斗好多年。而且，前端用的metric（MSE，SNR等等）往往和后端任务要求的（预测精度等）大不一样。（当然有研究验证了前者指标和后者是正相关的，不然这前面的工作就白搞了。）

何不联合起来？最直接的方法就是用前端得到的增强后的信号来re-train那个pre-trained AM。这不需要改变pipeline，只不过是一个re-training。更优雅（意味着更复杂）的方式是joint DNN。比如，把两个预训练的DNN concate起来，第一个DNN做去噪，第二个做声调识别。这两个连起来做一个fine-tune([11])。

有串联就有并联。并联的人认为串联训练受限于单向通信（uni-directional communication）。于是就有平行网络，然后把每个子网络隐层激活给联结起来，再送到下一个隐层。([12])

最后就是end-to-end，一个网络做成所有事情。这里有一个经典工作，“very deep” CNN（不过和视觉的very deep比可差多了）。([13])

Multi-channel techniques

文章这一节其实是个插曲，描述了一个新型的ASR场景：麦克风阵列（Microphone arrays）。这个应用场景很容易理解，有点像多视点相机阵列。不同阵列的信号，可以通过acoustical beamforming的方式给变成单通道的。beamforming是波束成形的意思。beamforming之后，再通过一个post-filtering增强一哈。最后和单通道方法一样，使用back-end技术完成任务。Deep learning也可以用在这里，或用来改进传统的beamforming和post-filtering，或用来做联合训练。单独back-end技术和前面的一样。

最后是总结：（1）从手工设计特征到保留整个信息（例如相位）的自动特征；（2）从front-和back-end分别改进到end-to-end。随着手持设备发展，语音数据越来越多。总之呢，刷分是大公司的事儿，我们呢得夹缝里找创新咯。

这篇综述到此为止。

[9]Amodei, Dario, et al. “Deep speech 2: End-to-end speech recognition in english and mandarin.” International conference on machine learning. 2016.

[10]Mirsamadi, Seyedmahdad, and John HL Hansen. “A study on deep neural network acoustic model adaptation for robust far-field speech recognition.” Sixteenth Annual Conference of the International Speech Communication Association. 2015.

[11]Lee, Kang Hyun, et al. “Two-stage noise aware training using asymmetric deep denoising autoencoder.” 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2016.

[12]Ravanelli, Mirco, et al. “A network of deep neural networks for distant speech recognition.” 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2017.

[13]Qian, Yanmin, et al. “Very deep convolutional neural networks for noise robust speech recognition.” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 24.12 (2016): 2263-2276.