每次用语音输入完成“打字”过程，你的手机就经历了一次自动语音识别（ASR）。
这种已经无处不在的音频转录成文本的技术，在缺乏足够大的数据集，模型过拟合严重。因此当前如何去扩增音频数据是个大问题。
谷歌大脑在最新的一篇博客中，提出了一种用于ASR中扩增数据的新方法：SpecAugment。
和之前的研究画风有些不同，这一次，谷歌将这个问题当成了视觉问题而非音频问题。SpecAugment没有像传统扩增方法一样增加音频波形，而是将扩增策略直接应用于音频频谱图。
谷歌表示，SpecAugment方法简单，计算成本低，并且不再需要其他额外数据，在ASR任务LibriSpeech 960h和Switchboard 300h上，这种扩增方法效果惊艳。
不信接着看。
音频波形图在传统的ASR任务中，在将训练数据输入到神经网络前，通常先通过剪裁、旋转、调音、加噪等方式先对输入的音频数据进行增强，然后再转换成频谱图等视觉表示。因此，每次迭代后，都有新的频谱图生成。
在谷歌的新方法中，研究人员将研究重点放在了扩增频谱图本身的方法上，并不针对声音数据进行改造，而是直接对频谱图等视觉表示进行增强。
因为扩增可以直接被应用于神经网络的输入功能上，因此可以在训练过程中在线运行，不会影响到训练速度。
SpecAugment通过时间方向上的扭曲改造频谱图，及时修改、屏蔽连续频率频道块和语言频道块。这种扩增方式能让神经网络更强健，帮助抵抗时间方向上的变形，也会防止频率信息和语音片段信息丢失。
下图就是这种扩增策略的示例图：
可以看出，通过在时间方向上进行扭曲，外加屏蔽多个连续时间步长（垂直方向屏蔽）和梅尔频率频道（水平方向屏蔽），能有效扩增数据频谱图。
词错率降5%这种方法的效果如何？研究人员在实验基础上进行了一系列实验。
研究人员限用大型开源语音识别数据集LibriSpeech上进行实验，比对模型生成的文字与目标文字的差异。他们选取了端对端谷歌语音识别神经网络框架Listen, Attend and Spell(LAS)，比较了使用SpecAugment扩增数据与不使用情况下训练出网络的性能。
在此实验中采用控制变量法，所有超参数都保持不变，只改变输入到网络的数据，用转录过程的词错率（ Word Error Rate，WER）来衡量结果。
结果发现，在LibriSpeech数据集上，SpecAugment扩增方法能明显降低词错率。模型大小的不同对结果影响不大，平均词错率大致降低5%。
除了降低词错率，SpecAugment还能有效防止神经网络过拟合。
研究人员增加了网络容量，在LibriSpeech 960h和Switchboard 300h任务上检测模型词错率，发现用SpecAugment扩增数据过后可获得当前最优结果。
