Deep  Speech  Scaling  up  end-­‐to-­‐end  deep  learning  for  speech      

Deep  Learning:  Speech  Recogni8on  

Awni  Hannun  

Data (audio)

Output

Phoneme Model

Language Model

Acoustic model

“The quick brown fox jumps over the lazy dog”

ðə  kwɪk  brawn  fɑks  dʒəmps  ovər  ðə  lezi  dɒg.  

Deep  Learning:  Speech  Recogni8on  

Awni  Hannun  

Data (audio)

Output

Phoneme Model

Language Model

“The quick brown fox jumps over the lazy dog”

ðə  kwɪk  brawn  fɑks  dʒəmps  ovər  ðə  lezi  dɒg.  

Deep  Neural  Network  Acous8c  Model  

Awni  Hannun    

P(y | x; M) =                        P(ah  |  x0)                        *              P(ax  |  x1)                  *                  P(eh  |  x2)  

DNN  Acous8c  Model  -­‐  Alignment  

Awni  Hannun  

“the  quick  brown”  

Where  do  the  labels  come  from?  

th  ah  qw  eh  ke  ba  ra  ow  en  

Expand  to  phonemes  

Bootstrapped  Recognizer  

+  audio  

th    th    th      ah    ah  qw  qw  eh  eh    ke    ke    ke      ba    ba    ba  ra    ra      ra    ow  ow  ow  en  en  en  

alignment  

Retrain  recognizer  

Deep  Learning:  Speech  Recogni8on  

Awni  Hannun  

Data (audio)

Output

Phoneme Model

Language Model

“The quick brown fox jumps over the lazy dog”

ðə  kwɪk  brawn  fɑks  dʒəmps  ovər  ðə  lezi  dɒg.  

Deep  Learning:  Speech  Recogni8on  

Awni  Hannun  

Data (audio)

Output

“The quick brown fox jumps over the lazy dog”

ðə  kwɪk  brawn  fɑks  dʒəmps  ovər  ðə  lezi  dɒg.  

Deep  Speech  –  Key  ingredients  

Awni  Hannun  

• Model •  No alignment needed, using objective from [Graves,

Fernandez, Gomez and Schmidhuber, 2006]

• Data

• Computation (GPUs)

Two  hard  modeling  problems  

Awni  Hannun  

y  =  “the  quick  brown  …”  

1. Loss function – compute P(y | x; M)

2. Inference - Find y* = argmaxy P(y | x; M)

Must  handle  variable  length  input  and  output  

x  =  

Deep  Speech  –  Recurrent  Neural  Network  

Awni  Hannun    

t   h   _  (blank)  Output  alphabet,  space,  &  blank  

Deep  Speech  -­‐  CTC  

Awni  Hannun  

No  alignment  needed!  

P(_  _  T  H  _  _  _  _  E  _  –  _  C  _  _  A  A  A  _  _  T  T  _  _  –)  

P(_  T    _  _  H  _  _  E  E  _  _  –  _  C  _  _  A  A  _  _  T  _  _  _  –)  

P(THE—CAT—)    

.  .  .  

Deep  Speech  -­‐  Data  

Awni  Hannun  

House  

Translated  House   Reflected  House   Rotated  house  

Data  –  Synthe8c    

Deep  Speech  -­‐  Data  

Awni  Hannun  

Speech  

Noise  

Noisy  Speech  

Deep  Speech  -­‐  Hours  of  speech  data  

0  

1000  

2000  

3000  

4000  

5000  

6000  

7000  

8000  

WSJ   Switchboard   Fisher   Deep  Speech  

Series  1  

80 300

2000

7000

Awni  Hannun  

Deep  Speech  -­‐  Hours  of  speech  data  

0  

20000  

40000  

60000  

80000  

100000  

120000  

WSJ   Switchboard   Fisher   Deep  Speech  

80 300 2000

>100,000

Synthesized data

Awni  Hannun  

Deep  Speech  –  Mandarin  

Awni  Hannun  

Mandarin  is  a  tonal  language  

Hz  

Time  

Model  can  learn  pitch  from  Spectrogram  

Deep  Speech  –  Mandarin  

Awni  Hannun  

Thousands  of  characters!  >  80K  

Pinyin?  

Deep  Speech  –  Mandarin  

Awni  Hannun