语音小白在网上没有找到这门课的作业分享，那就记录一下自己的作业吧。

相关资料

课程官网：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/dlhlp/2020-spring.php
作业github代码1：https://github.com/Alexander-H-Liu/End-to-end-ASR-Pytorch
作业github代码2：https://github.com/DLHLP2020/hw1-speech-recognition/tree/master
其中代码1是你用来跑模型写作业的代码，代码2只是辅助，帮你eval结果和把答案转换成提交要求格式。
提交作业kaggle网站：https://www.kaggle.com/competitions/dlhlp2020spring-asr/leaderboard
目前还是可以提交的，选late submmission，不会参与打榜。

首先大家好好听课，然后按照课件说明去下载作业slide、数据、github代码，最后按照作业slide一步一步往下走就可以。作业总体思路就是尝试不同元素的LAS模型：
Listen = encoder
Attention = Attention
Spell = Decoder

在作业里，会让你尝试
1，用最基础的seq2seq
2，在训练模型时，encoder部分叠加使用CTC，别的部分保持不变，所以loss会变成CTC+seq2seq混合loss
3，CTC joint的模型，decoder只用CTC
4，decoder部分，借助LM
5，不同beam size的效果

HW1

1，Train a seq2seq attention-based ASR model. Paste the learning curve and alignment plot from tensorboard. Report the CER/WER of dev set and kaggle score of testing set. (2 points)

一开始的时候，成绩很烂啦，虽然alignment plot看起来还挺合理的，不过打不过baseline


提交到kaggle上，成绩是这样的，比baseline烂不少

2，Repeat 1. by training a joint CTC-attention ASR model (decoding with seq2seq decoder). Which model converges faster? Explain why. (2 points)

这里我用的CTC weight是0.3，可以看到joint CTC-attention ASR收敛更快，而且模型效果更好。网上搜了一下，大概原因是ASR中attention是非常非常灵活的，joint CTC-attention相当于在前期encoder部分就做了对齐，所以会更快收敛，效果也更好。

这个时候结果已经可以比baseline好了3，Use the model in 2. to decode only in CTC (ctc_weight=1.0). Report the CER/WER of dev set and kaggle score of testing set. Which model performs better in 1. 2. 3.? Explain why. (2 points)

1,2,3里面应该是2结果最好，因为2的decode有了CTC的帮助，但3中纯粹用CTC decode的话，就像老师在课上讲的，CTC不考虑前面的输出，效果不会特别好，往往需要后处理。

作业slide里面说CTC decode后的结果要再处理一下，但是我看结果没有什么重复和空的地方，应该是助教后期写好了吧，以下是eval的结果：

kaggle提交结果如下，还挺惊讶3的效果比1好。

4，Train an external language model. Use it to help the model in 1. to decode. Report the CER/WER of dev set and kaggle score of testing set. (2 points)

这里我的lm训练了超级久都没有结束，但我看ckpt里面模型早就不再更新，所以就手动停止了程序。
decode的时候，我的lm weight取的0.5。最后的结果，只能说比1提升了一点吧，比不过CTC，离baseline还很远，可能是我的LM不太好的原因。

5，Try decoding the model in 4. with different beam size (e.g. 2, 5, 10, 20). Which beam size is the best? (2 points)

这里我只有beam size从2加到5的时候，private score有了一个相对明显的提升，beam size再提升的时候，效果就不在提升了。

beam size 5

beam size 10


beam size 20