对话Kaldi之父Daniel Povey：新一代Kaldi子项目布局基本完成，打造语音识别框架基石
日前，小米Kaldi团队在Interspeech上发布了Icefall的1.0正式版本，这是语音识别开源工具新一代Kaldi的重要组成部分，同时也标志着新一代Kaldi的3个子项目已完成基本布局。据悉，新一代的Kaldi降低了耦合性，方便用户使用；同时也可以用在任意其他语音识别库里来处理音频和文本数据，拥有更好的泛用性与兼容性。
说到“Kaldi”，对于大多数人可能比较陌生，但对于语音识别的从业者却是名声在外，几乎所有的语音团队都在使用Kaldi引擎来开发智能解决方案。Kaldi集成了多种语音识别模型，包括隐马尔可夫和最新的深度学习神经网络，是业界公认的语音识别框架的基石。
今日，速途网有幸采访到了“Kaldi之父”——Daniel Povey博士，在采访中，他分享了加入小米开发新一代Kaldi的更多细节，以及未来的一些规划。
2019年10月，Daniel博士正式加入小米公司，担任小米集团语音首席科学家，主要工作就是带领团队开发新一代Kaldi。谈到加入小米的契机，Daniel博士表示，大型开源项目是长久的工程，选择小米是因为觉得它是一家稳定的公司，同时对表现出对开源的承诺与重视，允诺Kaldi团队能在这里一直做开源项目。
在采访中，速途网还发现一个有趣的事情：Kaldi团队所有成员都整齐划一地穿着白色T恤，除了“NEXT- GEN KALDI”（新一代Kaldi）的文字以外，还有一个皱着眉头的人物。据Daniel介绍，这T恤出自他本人设计，上面的人物是Liliana（Daniel的助理），因为她有时候的面部表情是衣服上面画的那样，就像她在监工，看到这个画面就感觉Liliana无处不在。可见，Kaldi团队日常的工作氛围紧张且富有激情。
据速途网了解，新一代Kaldi共分为三个部分: Lhotse、Icefall和k2。
其中，Lhotse是训练数据准备部分，设计了通用又不失灵活性的接口，以适应包括语音识别、文本转语音等多种语音任务，并引入了Audio Cuts的概念从而在不影响数据处理效率的前提下，降低了数据存储所需空间。Icefall是训练脚本集合，包含有大量的基于不同数据集的示例脚本，大大降低了用户的学习成本。k2是新一代Kaldi的核心，核心贡献在于将加权有限状态转换器(WFST)和相关算法无缝地集成到基于Autograd的机器学习工具包，如PyTorch和TensorFlow中。
新一代Kaldi依旧采用了高效的C++代码实现，且更重要的是由于将k2的C++代码都包装到了Python, 模型的训练迭代都可以使用纯Python代码完成，大大方便了用户的使用。
基于Icefall中的示例脚本，工程师们可以很容易地基于自己公司产品的数据集进行修改，进而快速地搭建线上数据反馈和模型自动迭代更新的流程，比原来的 Kaldi 代码库更加灵活，缩短模型更新的周期。除此之外，由于高效的支持GPU，如果用户或企业基于GPU来部署新一代Kaldi的模型，也将获得GPU对模型解码的加速优势，这将大大提高模型最终的识别速度。
经过这一年的开发，Daniel博士带领团队完善了k2和Lhotse, 并基于二者正式发布Icefall项目。其中k2的主要更新包括以下几点：优化代码以提高整体性能；实现一些Icefall项目需要用到的辅助函数；并修复了bug。
得益于新一代Kaldi的技术升级，带来了更为高效的解码速度和更低的WER(词错误率)，提升了产品的语音识别体验。而在产品层面，Daniel博士透露，新一代Kaldi将逐步融入到小米产品之中，例如进行离线/在线语音识别加速、端到端的声纹识别等工作，随着集成和测试工作的逐步推进，新一代Kaldi将有望于今年年底或明年初在小米产品之中登场，与大众正式见面，让更多人享受到科技的乐趣。
