一、引言

​ 在信息科技发展的今天，自然语言处理(NLP)已经成为人工智能领域的一个重要分支，它在我们的生活中越来越显著，以至于我们很难想象没有它我们的生活会怎样。从智能语音助手，到复杂的搜索引擎，再到用户服务聊天机器人，NLP已稳坐创新技术的前沿位置。这使得如《谷歌新语音指令训练识别》这样的主题变得关键重要。毫无疑问，语音识别技术席卷全球科技界，深入我们的商业行业，家庭生活，甚至是我们的休闲时光。然而，这个科技巨擘之所以能够如此深入，是因为它拥有让复杂的事务变得简单的力量。不过，学习、发展并确保这项技术的表现最佳，依然需要我们的细心研究和检验。此次课题旨在，使用Pytorch这一导向，以探索新的语音识别训练方法。我们借助Pytorch这个卓越的深度学习框架，选取了Densenet，Vgg，Resnext，和Wideresent四种网络模型，进行了深入的理论和实践调研。首先，DenseNet是一个深度卷积网络，它以其独特的连接方式赢得了科研界的关注。DenseNet的独特之处在于它在网络中引入了全连接的线性路径，以解决信息在网络中传播消失的问题。其次，经典的VGG模型以其深层次卷积网络和相对简洁的构造方式，在多个图像识别任务上获得了优秀的表现。接下来介绍的是ResNext，它是ResNet的一个变体，ResNext在模型架构上引入分组卷积，提高了网络的容量，优化了信息流动，减少了计算量。最后，我们引入了WideResNet模型。WideResNet是通过增加网络的宽度，来提升网络性能的尝试。相比于经典的深度网络，WideResNet提供了一种新的思考角度，即通过增加网络中每层的神经元数量，来提升模型的性能。这四个模型都在深度学习领域有着广泛的应用，而我们尝试引入他们进行语音识别的训练，这是一种勇敢和有创新的尝试。在对模型进行深入研究和实践后，我们期待找到适合于我们课题的模型，从而推动NLP领域，特别是语音识别的发展。

​ 通过对比、研究和理解不同网络模型对于语音指令训练识别的表现，我们进一步对每个网络的优点，挑战和适用场景有了更深入的理解。因此，本研究不仅仅是一份对比研究报告，其中包含的学术思考和实践数据均将为语音识别领域提供有益的启示。期待通过我们的探索，将语音识别技术推向新的高度，为这个领域带来新的思考和突破。让我们一起创新、探索并实现科技对于生活的改变，让未来的语音技术更好地服务于我们的生活。

二、框架及网络介绍

​ PyTorch是一个开源的深度学习平台，它为研究和开发提供了强大的适应性和灵活性。PyTorch特别支持动态计算图，同时提供丰富的API，可以方便用户进行快速原型设计和高效的扩展。因此，无论是从事学术研究，还是从事实用项目的开发，PyTorch都能够提供强大的支持。此次课题基于Pytorch框架完成。

（一）Pytorch框架

​ PyTorch是一个开放源码的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究小组开发，被广大研究者和开发者应用于计算机视觉，自然语言处理等多个领域。自2017年推出以来，PyTorch凭借其易用性和灵活性，迅速在深度学习领域获得了极高的人气。它具有动态计算图的特性。计算图是描述深度学习模型中运算和数据之间关系的一种方式。与常见的静态计算图框架如TensorFlow等不同，PyTorch中的计算图在每次前向传播过程中都是动态生成的，这使得模型的调试更为方便，同时也为复杂的模型和动态控制流提供了可能。并且，PyTorch提供了丰富的API和工具，如Autograd模块用于自动求解梯度，nn模块提供大量预定义的深度学习层，以及大量预训练模型等。这些使得使用PyTorch进行快速原型设计和调试更为方便。当然，PyTorch也具有强大的扩展性。用户可以通过自定义C++或CUDA函数来进行低级别的扩展。同时，PyTorch因为其Python背景，使得其易于与其他的Python库，如NumPy、SciPy等进行交互。其优秀的多GPU支持和分布式支持，利用多进程和CUDA流的方式实现了数据并行，使得在多个GPU上进行训练模型变得十分方便。同时，PyTorch还提供了一套完整的分布式训练方式，支持包括数据并行、模型并行和分布式参数服务器等多种方式。

​ PyTorch在不断的升级和完善中，提供了更为高效和精细的模型保存和加载方式，更好的支持了模型的部署。同时还提供了可视化工具，如TensorBoard的支持和自家的可视化库Visdom，使得训练过程的可视化更为方便。PyTorch以其独特的优势，在深度学习领域中脱颖而出，为深度学习的研究和应用提供了一个优秀的平台。无论是做研究，还是做实际的开发，PyTorch都能提供强大的支持，它不仅方便了训练模型，而且也使得部署模型更加的快捷和方便。因此，选择PyTorch作为深度学习的工具，无疑是一个明智的决定。

（二）CNN卷积神经网络

​ 对于卷积的定义，其连续形式如下：

$(f×g)(n)=\int_{-\infty}^{\infty}f(\tau )g(n-\tau)d\tau$

其离散形式如下：

$(f×g)(n)=\sum_{\tau=-\infty}^{\infty}f(\tau)g(n-\tau)$

上述公式中有一个共同的特征：${n=\tau + (n - \tau)}$。对于这个特征，可以令${x={\tau},y={n-\tau}}$，那么${x+y=n}$就是一些直线如下图所示。

​ 采用卷积提取图像特征，卷积核和图像进行点乘（dot product), 就代表卷积核里的权重单独对相应位置的Pixel进行作用。这里所说的点乘，虽说我们称为卷积，实际上是位置一一对应的点乘，不是真正意义的卷积。比如图像位置（1,1）乘以卷积核位置（1,1），仔细观察右上角你就会发现。一般而言卷积神经网络的构造如下图，其中输入层接收原始图像数据。卷积层将输入数据与卷积核进行卷积操作。然后，通过应用激活函数（如ReLU）来引入非线性。这一步使网络能够学习复杂的特征。池化层通过减小特征图的大小来减少计算复杂性。它通过选择池化窗口内的最大值或平均值来实现。这有助于提取最重要的特征。CNN通常由多个卷积和池化层的堆叠组成，以逐渐提取更高级别的特征。深层次的特征可以表示更复杂的模式。最后，全连接层将提取的特征映射转化为网络的最终输出。这可以是一个分类标签、回归值或其他任务的结果。

​ 在过去的几年里，许多基于CNN的模型被提出，比如LeNet，AlexNet，VGG,，GoogLeNet， ResNet等，这些模型在许多视觉任务中取得了领先的表现。同时CNN也被拓宽应用到其他领域，例如自然语言处理，时间序列分析等，显示出其强大的能力。

（三）Densenet网络

​ DenseNet，即Densely Connected Convolutional Networks，是一种深度卷积网络架构，由Cornell University, Tsinghua University和Facebook AI Research在2017年提出。DenseNet的核心思想是“密集连接”，即在网络中，每一层都与前面所有层直接相连，与后续的所有层也直接相连。这种设计促进了特征的复用，也就是一个特征在网络中可以被多次使用，提高了信息流动的效率。其连接方式如下图。

​ 标准的L层卷及网络有L个连接，即每一层与他的前一层和后一层连接，而DenseNet将前面所有层与后面层连接，故有个连接。DenseNet主要有以下特点：①增强的特征传播；②特征复用；③参数效率高；④优秀的性能。当然其具有的缺点也十分明显：①计算资源需求大；②计算复杂度高；③设计挑战；④过拟合风险。

​ DenseNet是一种强大的深度学习模型，但也需要根据具体的任务需求和资源条件去权衡其使用。下图4是DenseNet网络的结构参数，增长率K=32，采用pre-activation，即BN-ReLU-Conv的顺序。以DenseNet-121为例，其网络构成如下：DenseNet-121由121层权重层组成，其中4个Dense block，共计2×(6+12+24+16) = 116层权重，加上初始输入的1卷积层+3过渡层+最后输出的全连接层，共计121层；练时采用了DenseNet-BC结构，压缩因子0.5，增长率k = 32；初始卷积层有2k个通道数，经过7×7卷积将224×224的输入图片缩减至112×112；Denseblock块由layer堆叠而成，layer的尺寸都相同：1×1+3×3的两层conv（每层conv = BN+ReLU+Conv）；Denseblock间由过渡层构成，过渡层通过1×1卷积层来减小通道数，并使用步幅为2的平均池化层减半高和宽。最后经过全局平均池化 + 全连接层的1000路softmax得到输出。

（四）Vgg网络结构

​ VGG网络是由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）所提出，在2014年的ImageNet挑战中取得优秀的成绩并搅乱了深度学习领域的格局。其主要思想是采用连续的几个3x3的卷积核替代较大尺寸的卷积核（比如7x7、11x11）。例如，三个连续的3x3卷积层的感受野与一个7x7的卷积层相同。这样的设计能够减少参数，同时增强了网络的拟合能力。VGG网络最常见的两种结构是VGG16和VGG19，分别包含16层（13个卷积层和3个全连接层）和19层（16个卷积层和3个全连接层）。其连接方式如下图。

​ VGG 的结构与 AlexNet 类似，区别是深度更深，但形式上更加简单。VGG由5层卷积层、3层全连接层、1层softmax输出层构成，层与层之间使用maxpool（最大化池）分开，所有隐藏层的激活单元都采用ReLU函数。作者在原论文中，根据卷积层不同的子层数量，设计了A、A-LRN、B、C、D、E这6种网络结构配制如图所示。

（五）Wideresent网络结构

​ Wide Residual Networks（WRN，即宽残差网络）是一种改进的深度残差网络（ResNet）。基本上，WRN的设计思想是通过增加网络的宽度（也就是每一层的通道数），而非深度，来提高网络的性能。与原有的ResNet相比，WRN具有更少的深度和更多的宽度。WRN的结构基本上与ResNet类似，都包括短路连接和残差块。在WRN中，一般明显增加每个残差块中卷积层的过滤器数量。例如，如果我们提高了每个残差块的宽度因子k，那么每个残差块中的过滤器数量就可以从64，128，256提高到64k，128k，256k。其中宽度因子，在宽残差网络（WRN）中，宽度因子k是决定每个残差块中卷积层过滤器数量的关键参数。将k设置为更大的值，意味着每个残差块中卷积层的过滤器会更多，也就是说，网络的宽度会更大。这种改变主要带来两个好处：①减少网络深度：增加网络宽度可以减小网络深度，从而减少了模型梯度消失和梯度爆发的风险，使模型训练更稳定。②提高性能：无需增加额外的网络深度或连接性，而是通过简单地使网络变宽，WN可以大幅度提高预测性能。但增加网络的宽度也可能增加了计算量，以及模型的复杂性和过拟合的风险。WRN的连接方式如下图。

​ 在上述结构单元中，a是最基本的ResNet结构，b是用了bottleneck（瓶颈）的ResNet结构，d是在最基本的ResNet结构上加上Dropout层的WideResNet结构。增加Conv的Output channels数目即使用更多的conv filters进行计算，所谓的增宽block。Residual block里面使用的conv层次结构，设B（M）表示剩余块结构，其中M是块中卷积层的核大小列表。例如，B（3,1）表示具有3×3和1×1两个卷积层的剩余块，B(3,1,1)表示3×3和1×1和1×1三个卷积层组成，以此类推；作者做实验设计了几个不同的conv层次，以此来验证residual block中最佳的conv结构。

（六）ResNext网络结构

​ ResNeXt是一种基于ResNet的变种网络结构，由Facebook的研究团队在2016年提出，目标是使深度神经网络更易于设计和扩展。ResNeXt的名字源自"ResNet"和"next"，寓意着这是对ResNet的下一步改进。其关键思想是引入了"群卷积"（group convolution）的概念。这是一种将输入分为多个组然后进行卷积操作的方式，最后将结果重新结合在一起。这种设计方式可以在保持网络模型复杂性不增加的同时增加模型的容量，以便模型学习到更多的模式和特征。具体来说，ResNeXt可以看作是将ResNet的残差块换成了包含多个并行卷积路径的新型残差块。这些并行路径可以被看作是网络中的“子网络”或“模块”，每个路径包含了不同的卷积操作。所有路径的输出会在最后进行加权求和，形成这个新型残差块的输出。如此设计的优点是，这些路径可以并行处理，并且每个路径可以专门学习到一种特定的特征，增强了模型的表达能力。而且，相比于原始的ResNet，ResNeXt可以在保持参数数量不变的情况下提供更好的性能。在ResNext的结构设计中，假设输入有 256个通道,接着使用两组1x1卷积，将256维输入拆分Split为低维数据（例如 3x3分支通道数为160，5x5分支通道数为128），转换Transform它们（即分别应用3x3和5x 5卷积), 最后通过合并merge它们（合并通道数288=160+128), 这样会得到很好的结果。而ResNeXt则追求一种架构，该架构利用Inception的拆分-转换-合并策略，同时牢记VGG重复具有相同结构的block块和Resnet跨层分支的理念。如图9为一个ResNeXt块结构，具有许多相同分支的模块,每个分支将输入进行通道裁剪,然后通过3x3卷积进行转换,最后将结果进行合并.其中, 分支的数量被称为cardinality，在图中为32。cardinality被视为神经网络(ResNeXt)除了深度和宽度外的另一个维度。

​ 深度学习网络模型VGG、ResNet，以及两种在ResNet基础上优化改进的模型WRN和ResNeXt，各具特色和优势，同时也存在着一定的局限性。VGG模型以其极其简洁的架构和优秀的特征提取能力在深度学习的早期应用中发挥了重要作用，但其在参数量和计算复杂性方面的较大需求划定了性能的上限。与此相比，ResNet通过引入残差模块和跳跃连接以增加网络深度，有效克服了深层网络训练困难的问题，提高了网络的性能。而ResNeXt更进一步，通过提出“群卷积”的概念，以组的思维方式对网络进行设计，既节省了计算资源，又凸显出其在处理复杂问题时的优越性能。另一边，WRN则试图通过增加网络的宽度来提升性能。于是，我们可以看到，在处理不同的任务和问题时，这些网络模型都有可能发挥出色的性能，但也要根据具体的任务需求和实际条件来选择和利用这些模型。这些模型在深度学习领域的发展过程中，都起到了不可忽视的关键作用。

三、谷歌语音指令训练识别实现方案

（一）数据预处理

​ 为保证模型具有很好的泛化能力以及鲁棒性，对新语音指令数据集进行预处理是有必要。为完成数据预处理工作，预处理文件定义了两个类，一个是SpeechCommandsDataset，另一个是BackgroundNoiseDataset，它们都是继承自torch.utils.data的Dataset类，用于数据集的分割以及加噪。SpeechCommandsDataset用于处理语音命令数据集，是将语音数据转化为可以输入模型的数据结构。在初始化时，首先定义所有的类别all_classes，然后为每一个类别赋予一个索引值class_to_idx，并以此构造出数据集data，每一个元素包括路径path和对应的目标类别target。__len__函数返回的是数据集的长度，也就是所有元素的数量。__getitem__函数则是返回索引为index的数据和相对应的标签，如果定义了变换函数transform，就会对数据和标签进行这个变换。make_weights_for_balanced_classes函数则是创建每个类的样本权重，在训练过程中将根据这个权重对不同类别的样本进行重采样，以解决类别不均衡的问题。其结构流程图如下图所示。

BackgroundNoiseDataset类则是处理背景噪音数据。它将.wav文件加载并缩放至指定的采样率，每个样本的长度为sample_length的声音片段。整个数据集被一维化并重塑为(-1, c)的形状。主要用于处理和加载背景噪音数据。当初始化这个类时，会首先在指定的文件夹folder中查找所有以".wav"为扩展名的音频文件。然后，使用librosa.load函数加载这些音频文件，并以设定的采样率sample_rate对音频进行重采样。将所有加载的音频文件合并到一个大的NumPy数组samples中。接下来，为了让每个样本都有固定的长度，会将音频的长度调整为整数倍的sample_length秒（这是通过乘以采样率得到的样本数量c）。对于加载的音频，如果其长度超过了sample_length秒，多余的部分将会被舍弃。然后，剩余的音频数据将会被重新塑造到一个形状为(-1, c)的数组中，即，每行代表一个长度为sample_length秒的样本。在__getitem__方法中，会返回一个包含数据和标签的词典。数据samples是实际的音频数据，标签target默认为1，表示这是背景噪音样本。如果设置了transform函数，将会对返回的数据进行转换。故BackgroundNoiseDataset类是通过加载和处理背景噪音.wav文件，使得每个音频样本对应固定时长（sample_length秒）的音频数据，并设定了默认标签为背景噪音。这样就构造出了一个背景噪音的数据集，可以用于训练模型来识别或者抑制背景噪音。其结构流程图如下图所示。

​ 以上方法实现了从原始的语音命令数据文件和背景噪声文件中预处理和提取数据集的过程，使得数据符合PyTorch深度学习框架的数据输入要求，让原始的音频数据可以被机器学习模型读取和使用。在这个过程中，实现了类别标签的索引化，数据的读取，转换，加载，和整合等功能，并且处理了样本不平衡问题，使得所有类别的样本可以按照均匀的比例进行训练。

a.SpeechCommandsDataset类流程	b.BackgroundNoiseDataset类流程

（二）网络训练实现

​ 使用PyTorch库进行语音指令分类的深度学习模型训练的脚本。它包含了从数据加载，模型建立，到模型训练与验证的整个过程，其细节如下，参数解析：argparse.ArgumentParser用于解析运行脚本时传递的命令行参数。例如，训练集和验证集的路径，模型类型，优化器类型，批次大小，学习率，学习率调整策略，最大训练周期等。数据加载和预处理：首先进行数据增广，包括改变音频的振幅，速度和音调，以及将音频长度固定为一秒。然后，加载了含有背景噪声的音频数据集，用于混合到语音指令样本中模拟真实环境。接下来，加载并处理训练集和验证集，先将音频转为梅尔频谱图，然后转为对应的Tensor数据格式。模型定义：根据参数选择相应的模型，并创建模型实例。如果计算机有支持CUDA的GPU，模型将在GPU上进行训练。损失函数与优化器设定：定义了交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss()；根据输入参数选择使用SGD或Adam优化器，并设定了优化器的学习率和权重衰减参数。加载先前训练的模型：如果提供了有效的模型检查点路径(–resume参数)，则加载预训练模型的状态。学习率调度策略：根据参数选择使用torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau（当一定周期内模型性能没有改善时，降低学习率）或torch.optim.lr_scheduler.StepLR（每隔一定的训练周期就降低学习率）。训练以及验证的流程如下图11a、图11b所示。

​ 值得注意的是在深度学习模型训练过程中，调整学习率是常见的一种方法，有助于提高模型性能和加快训练速度。这段代码中，根据参数的选择，采用了两种常见的学习率调度策略：torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau：这种策略是当模型的验证误差在一定周期内没有改善时，就降低学习率。也就是说，如果模型在训练过程中，经过一定的周期(由args.lr_scheduler_patience决定)，模型性能没有提升，那么就会将学习率乘以一个系数(由args.lr_scheduler_gamma决定)来降低学习率。这种策略可以帮助模型在快速收敛到某个最小值后，通过减小学习率来更细致地在最小值附近寻找更好的解。torch.optim.lr_scheduler.StepLR：这种策略是每隔固定的训练周期就会降低学习率。具体来说，它会在每个args.lr_scheduler_step_size个epoch后，将学习率乘以args.lr_scheduler_gamma，以此降低学习率。这种策略可以在初始阶段让模型以较大的学习率快速收敛，然后逐步减小学习率使得模型可以更平滑地逼近最优解。

a.训练流程	b.验证流程

（三）网络测试实现

这部分主要用于测试训练好的语音识别模型的性能，其详细步骤如下：同训练网络一样首先进行参数解析。对之前训练得到的模型进行加载，使用torch.load()加载预训练的模型，并将其转换为浮点数形式。如果有可用的CUDA设备，模型将在GPU上运行并数据加载和预处理：代码首先加载音频并将其长度修正为固定长度，然后将其转换为梅尔频谱图并再将其转化为Tensor数据格式。然后，它创建一个数据生成器来在测试过程中批量加载数据。定义损失函数：定义了交叉熵损失函数，用于在测试阶段计算模型的损失。之后测试，在测试函数中，代码将模型切换到评估模式并初始化了一些统计变量。然后，它遍历了测试数据，对每一批次的数据进行预测，并将预测结果和真实标签进行比较，同时计算混淆矩阵和模型的准确率。最后使用预测函数：用于对指定的音频文件进行预测，并输出预测结果，该函数在测试过程结束后被调用。

​ 通过评估模型在测试数据集上的表现以及各类别之间混淆情况等，总结了模型的预测性能，为进一步优化模型提供了依据。并且，预测函数则提供了在实际应用中对单个音频样本进行预测的功能。这样可以完美的完成此次课题任务的预测自己录制的语音。下面图12a，图12b是测试以及预测的流程图。

a.测试流程	b.预测流程

四、实验结果

​ 此次课题任务本报告使用四个经典的卷积网络对谷歌语音指令训练识别。下面是对比这四个经典网络的对比分析。

（一）不同网络的精确度

​ 下面的数据都是基于对网络进行了70个epoch的sgd训练得到的结果。

​ 由上表我们可以分析得到如下的结果，VGG19 BN：该模型在不使用裁剪时的测试集准确率为97.337235%，使用裁剪后确有提升，准确率上升到了97.527432%。这表明裁剪对于这个模型的影响是正面的，有助于提高模型的表现。ResNet32：此模型未裁剪和裁剪后的测试集准确率分别为96.181419%和96.196050%。同样，裁剪对于这个模型有所提升，尽管幅度相当微小。WRN-28-10：在未裁剪的情况下，该模型的测试集准确率为97.937089%，而在裁剪后，准确率降低了一点，下降到了97.922458%。可以看出，裁剪对于该模型并未带来性能提升。WRN-28-10-dropout：这个模型的未裁剪和裁剪后的测试集准确率分别为97.702999%和97.717630%，裁剪对该模型的影响微妙，其实裁剪后的改善非常小。WRN-52-10：在未裁剪的情况下，该模型的测试集准确率高达98.039503%，为表中所有模型中最高的。然而，裁剪后准确率反而降低了一点，获得了97.980980%的准确率，说明裁剪对此模型并未提升性能。ResNext29 8x64：这款模型未裁剪时的测试集准确率为97.190929%，经过裁剪后，准确率反而降低了，为97.161668%。DPN92：未裁剪时的准确率为97.190929%，裁剪后的准确率微升为97.249451%，展示了裁剪有益于此模型的性能。DenseNet-BC (L=100, k=12)：在未裁剪时，模型的测试集准确率为97.161668%，裁剪后略有下降，为97.147037%。DenseNet-BC (L=190, k=40)：此模型未进行裁剪时，测试集准确率为97.117776%。和上一个模型类似，裁剪后的准确率（97.147037%）相比未裁剪有所下降。可以看出，模型的表现并非完全和复杂性或大小成正比。多次裁剪并非对所有模型都有提升作用，具体效果需要在独立的实验中来验证。综合两种情况下的结果来看，ResNext29 8x64在表现中相较于其他模型表现较好，被认为是"最好的网络"。

（二）训练及测试可视化

​ 针对ResNext29 8x64网络的训练过程，通过可视化可以得到该网络在训练集及测试集的表现。下图a、图b、图c和图d分别表示该网络在训练过程中的train_accuracy、train_epoch_loss、train_learning_rate和train_loss。

a.train_accuracy	b.train_epoch_loss
c.train_learning_rate	d.train_loss

验证过程可视化结果如下图a、b和图c所示。

a. valid_accuracy	b. valid_epoch_loss	c. valid_loss

（三）模型预测

​ 针对训练模型保存的预训练模型，对测试集进行测试，得到如下的混淆矩阵如图4-3所示，可以分析得到，在一定限度范围内所选择的网络可以很好的区别不同的语音指令。同时，可以得到Accuracy为94.466156%。

之后，通过录制1s的语音指令，再次对训练得到的模型进行测试，得到如下结果。其中，共有35个类别，蓝色框出的为预测正确的。第一行代表正确标签，第二行代表预测标签。如图所示。

可以看到，能够正确预测得到正确结果。其中，由于本人发言的原因不能很好的与数据集的相匹配，所以正确率达不到测试集测试得到的数据。

五、总结

​ 在此次课题任务中，我们试验了使用多个经典的深度学习模型来识别谷歌语音指令。这些模型包括 VGG19 BN, ResNet32, Wide Residual Network (WRN-28-10), WRN-28-10 with dropout, WRN-52-10，ResNext29 8x64，DPN92，以及 DenseNet-BC with varying layers and growth rates (L=100, k=12), and (L=190, k=40)。其目标是为了提高认识谷歌语音指令的准确性。

​ 这些模型分别在测试集上达到了相当高的准确性，证明了深度学习在语音识别方面的能力。我们发现，最高的测试集精度达到了98.039503%，由模型 Wide Residual Networks (WRN-52-10) 实现。此外，与未采用 “crop” 方法的模型相比，采用 “crop” 方法对最终的测试集精度影响微乎其微。

​ 尽管所有模型在测试集上的表现都相当出色，但我们也注意到在模型复杂性和测试精度之间并没有直观的正相关性。例如，ResNet32的精度低于DenseNet-BC (L=190, k=40)，尽管后者的模型构架更复杂。这表明了选取合适的深度学习模型需要根据具体的任务和数据集来确定，并非总是模型越复杂效果越好。

​ 此外，本项目中展示了深度学习模型处理语音数据的能力。考虑到语音数据的特性，采用适当的数据增强策略，如 “crop”，可以提高模型的泛化能力，但对于精度的提高帮助有限。应注意的是，尽管我们在这个项目中获得了非常高的精度，但还有许多其他因素可以考虑以进一步提升深度学习模型的性能。比如，可以尝试应用不同的预处理方法，调整损失函数，优化学习率策略等等。未来的研究可以探索使用更复杂或者新颖的模型架构，以及定制的训练策略来进一步提升语音识别的准确性。总的来说，这个项目展示了深度学习在语音识别中的强大能力，以及深度神经网络在处理复杂问题时的潜力。

六、附录

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# TODO：模型训练，对训练数据加噪，增加鲁棒性以及泛化能力
__author__ = 'chenchuang'

import argparse
import time
from tqdm import *
import torch
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data.sampler import WeightedRandomSampler
from torchvision.transforms import *
from tensorboardX import SummaryWriter
import models
from datasets import *
from transforms import *
from mixup import *

parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__, formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter)
parser.add_argument("--train-dataset", type=str, default='datasets/speech_commands/train', help='path of train dataset')
parser.add_argument("--valid-dataset", type=str, default='datasets/speech_commands/valid', help='path of validation dataset')
parser.add_argument("--background-noise", type=str, default='datasets/speech_commands/train/_background_noise_', help='path of background noise')
parser.add_argument("--comment", type=str, default='', help='comment in tensorboard title')
parser.add_argument("--batch-size", type=int, default=128, help='batch size')
parser.add_argument("--dataload-workers-nums", type=int, default=6, help='number of workers for dataloader')
parser.add_argument("--weight-decay", type=float, default=1e-2, help='weight decay')
parser.add_argument("--optim", choices=['sgd', 'adam'], default='sgd', help='choices of optimization algorithms')
parser.add_argument("--learning-rate", type=float, default=1e-4, help='learning rate for optimization')
parser.add_argument("--lr-scheduler", choices=['plateau', 'step'], default='plateau', help='method to adjust learning rate')
parser.add_argument("--lr-scheduler-patience", type=int, default=5, help='lr scheduler plateau: Number of epochs with no improvement after which learning rate will be reduced')
parser.add_argument("--lr-scheduler-step-size", type=int, default=50, help='lr scheduler step: number of epochs of learning rate decay.')
parser.add_argument("--lr-scheduler-gamma", type=float, default=0.1, help='learning rate is multiplied by the gamma to decrease it')
parser.add_argument("--max-epochs", type=int, default=70, help='max number of epochs')
parser.add_argument("--resume", type=str, help='checkpoint file to resume')
parser.add_argument("--model", choices=models.available_models, default=models.available_models[0], help='model of NN')
parser.add_argument("--input", choices=['mel32'], default='mel32', help='input of NN')
parser.add_argument('--mixup', action='store_true', help='use mixup')
args = parser.parse_args()

use_gpu = torch.cuda.is_available()
print('use_gpu', use_gpu)
if use_gpu:
    torch.backends.cudnn.benchmark = True

n_mels = 32
if args.input == 'mel40':
    n_mels = 40
# 定义一个数据预处理的变换序列data_aug_transform
# 依次改变音频的幅度、速度和音调，然后修复音频长度，将其转换为STFT表示，然后在STFT表示上进行拉伸和时间位移，最后修复STFT的维度。
data_aug_transform = Compose([ChangeAmplitude(), ChangeSpeedAndPitchAudio(), FixAudioLength(), ToSTFT(), StretchAudioOnSTFT(), TimeshiftAudioOnSTFT(), FixSTFTDimension()])
bg_dataset = BackgroundNoiseDataset(args.background_noise, data_aug_transform)
# 创建一个新的数据增强变换add_bg_noise添加背景噪声。
add_bg_noise = AddBackgroundNoiseOnSTFT(bg_dataset)
# 创建DataLoader
train_feature_transform = Compose([ToMelSpectrogramFromSTFT(n_mels=n_mels), DeleteSTFT(), ToTensor('mel_spectrogram', 'input')])
train_dataset = SpeechCommandsDataset(args.train_dataset,
                                Compose([LoadAudio(),
                                         data_aug_transform,
                                         add_bg_noise,
                                         train_feature_transform]))

valid_feature_transform = Compose([ToMelSpectrogram(n_mels=n_mels), ToTensor('mel_spectrogram', 'input')])
valid_dataset = SpeechCommandsDataset(args.valid_dataset,
                                Compose([LoadAudio(),
                                         FixAudioLength(),
                                         valid_feature_transform]))

weights = train_dataset.make_weights_for_balanced_classes()
sampler = WeightedRandomSampler(weights, len(weights))
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, sampler=sampler,
                              pin_memory=use_gpu, num_workers=args.dataload_workers_nums)
valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=False,
                              pin_memory=use_gpu, num_workers=args.dataload_workers_nums)


# a name used to save checkpoints etc.
full_name = '%s_%s_%s_bs%d_lr%.1e_wd%.1e' % (args.model, args.optim, args.lr_scheduler, args.batch_size, args.learning_rate, args.weight_decay)
if args.comment:
    full_name = '%s_%s' % (full_name, args.comment)

# 定义模型
model = models.create_model(model_name=args.model, num_classes=len(CLASSES), in_channels=1)

if use_gpu:
    model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()
# 交叉熵损失函数
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# 学习率调度器用于在训练过程中动态调整学习率
if args.optim == 'sgd':
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=args.learning_rate, momentum=0.9, weight_decay=args.weight_decay)
else:
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.learning_rate, weight_decay=args.weight_decay)

start_timestamp = int(time.time()*1000)
start_epoch = 0
best_accuracy = 0
best_loss = 1e100
global_step = 0

if args.resume:
    print("resuming a checkpoint '%s'" % args.resume)
    checkpoint = torch.load(args.resume)
    model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
    model.float()
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])

    best_accuracy = checkpoint.get('accuracy', best_accuracy)
    best_loss = checkpoint.get('loss', best_loss)
    start_epoch = checkpoint.get('epoch', start_epoch)
    global_step = checkpoint.get('step', global_step)

    del checkpoint  # reduce memory

if args.lr_scheduler == 'plateau':
    lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, patience=args.lr_scheduler_patience, factor=args.lr_scheduler_gamma)
else:
    lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=args.lr_scheduler_step_size, gamma=args.lr_scheduler_gamma, last_epoch=start_epoch-1)

def get_lr():
    return optimizer.param_groups[0]['lr']

writer = SummaryWriter(comment=('_speech_commands_' + full_name))

def train(epoch):
    # TODO：轮流在训练数据和验证数据上运行模型，然后根据模型的预测结果和真实标签计算损失。每次迭代后，我们都会使用优化器更新模型的参数以最小化损失。
    global global_step

    print("epoch %3d with lr=%.02e" % (epoch, get_lr()))
    phase = 'train'
    writer.add_scalar('%s/learning_rate' % phase,  get_lr(), epoch)

    model.train()  # Set model to training mode

    running_loss = 0.0
    it = 0
    correct = 0
    total = 0

    pbar = tqdm(train_dataloader, unit="audios", unit_scale=train_dataloader.batch_size)
    for batch in pbar:
        inputs = batch['input']
        inputs = torch.unsqueeze(inputs, 1)
        targets = batch['target']

        if args.mixup:
            inputs, targets = mixup(inputs, targets, num_classes=len(CLASSES))

        inputs = Variable(inputs, requires_grad=True)
        targets = Variable(targets, requires_grad=False)

        if use_gpu:
            inputs = inputs.cuda()
            targets = targets.cuda(non_blocking=True)

        # forward/backward
        outputs = model(inputs)
        if args.mixup:
            loss = mixup_cross_entropy_loss(outputs, targets)
        else:
            loss = criterion(outputs, targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # statistics
        it += 1
        global_step += 1
        # running_loss += loss.data[0]
        running_loss += loss.item()
        pred = outputs.data.max(1, keepdim=True)[1]
        if args.mixup:
            targets = batch['target']
            targets = Variable(targets, requires_grad=False).cuda(non_blocking=True)
        correct += pred.eq(targets.data.view_as(pred)).sum()
        total += targets.size(0)
        # 所有的训练数据和验证数据都循环一遍后，我们会计算每个阶段的平均损失和精度，并将结果记录在tensorboard的writer里。
        writer.add_scalar('%s/loss' % phase, loss.item(), global_step)

        # update the progress bar
        pbar.set_postfix({
            'loss': "%.05f" % (running_loss / it),
            'acc': "%.02f%%" % (100*correct/total)
        })

    accuracy = correct/total
    epoch_loss = running_loss / it
    writer.add_scalar('%s/accuracy' % phase, 100*accuracy, epoch)
    writer.add_scalar('%s/epoch_loss' % phase, epoch_loss, epoch)

def valid(epoch):
    # TODO：模型验证和训练一样的步骤
    global best_accuracy, best_loss, global_step

    phase = 'valid'
    model.eval()  # Set model to evaluate mode

    running_loss = 0.0
    it = 0
    correct = 0
    total = 0

    pbar = tqdm(valid_dataloader, unit="audios", unit_scale=valid_dataloader.batch_size)
    for batch in pbar:
        inputs = batch['input']
        inputs = torch.unsqueeze(inputs, 1)
        targets = batch['target']
        with torch.no_grad():
            inputs = Variable(inputs)
        targets = Variable(targets, requires_grad=False)

        if use_gpu:
            inputs = inputs.cuda()
            targets = targets.cuda(non_blocking=True)

        # forward
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)

        # statistics
        it += 1
        global_step += 1
        running_loss += loss.item()
        pred = outputs.data.max(1, keepdim=True)[1]
        correct += pred.eq(targets.data.view_as(pred)).sum()
        total += targets.size(0)

        writer.add_scalar('%s/loss' % phase, loss.item(), global_step)

        # update the progress bar
        pbar.set_postfix({
            'loss': "%.05f" % (running_loss / it),
            'acc': "%.02f%%" % (100*correct/total)
        })

    accuracy = correct/total
    epoch_loss = running_loss / it
    writer.add_scalar('%s/accuracy' % phase, 100*accuracy, epoch)
    writer.add_scalar('%s/epoch_loss' % phase, epoch_loss, epoch)

    checkpoint = {
        'epoch': epoch,
        'step': global_step,
        'state_dict': model.state_dict(),
        'loss': epoch_loss,
        'accuracy': accuracy,
        'optimizer' : optimizer.state_dict(),
    }

    if accuracy > best_accuracy:
        best_accuracy = accuracy
        torch.save(checkpoint, 'checkpoints/best-loss-speech-commands-checkpoint-%s.pth' % full_name)
        torch.save(model, '%d-%s-best-loss.pth' % (start_timestamp, full_name))
    if epoch_loss < best_loss:
        best_loss = epoch_loss
        torch.save(checkpoint, 'checkpoints/best-acc-speech-commands-checkpoint-%s.pth' % full_name)
        torch.save(model, '%d-%s-best-acc.pth' % (start_timestamp, full_name))

    torch.save(checkpoint, 'checkpoints/last-speech-commands-checkpoint.pth')
    del checkpoint  # reduce memory

    return epoch_loss

print("training %s for Google speech commands..." % args.model)
since = time.time()
for epoch in range(start_epoch, args.max_epochs):
    if args.lr_scheduler == 'step':
        lr_scheduler.step()

    train(epoch)
    epoch_loss = valid(epoch)

    if args.lr_scheduler == 'plateau':
        lr_scheduler.step(metrics=epoch_loss)

    time_elapsed = time.time() - since
    time_str = 'total time elapsed: {:.0f}h {:.0f}m {:.0f}s '.format(time_elapsed // 3600, time_elapsed % 3600 // 60, time_elapsed % 60)
    print("%s, best accuracy: %.02f%%, best loss %f" % (time_str, 100*best_accuracy, best_loss))
print("finished")