触发字检测 (Trigger Word Detection)

现在你已经学习了很多关于深度学习和序列模型的内容，于是我们可以真正去简便地描绘出一个触发字系统（a trigger word system），就像上节视频中你看到的那样。随着语音识别的发展，越来越多的设备可以通过你的声音来唤醒，这有时被叫做触发字检测系统（rigger word detection systems）。我们来看一看如何建立一个触发字系统。

触发字系统的例子包括Amazon echo，它通过单词Alexa唤醒；还有百度DuerOS设备，通过"小度你好"来唤醒；苹果的Siri用Hey Siri来唤醒；Google Home使用Okay Google来唤醒，这就是触发字检测系统。假如你在卧室中，有一台Amazon echo，你可以在卧室中简单说一句: Alexa, 现在几点了?就能唤醒这个设备。它将会被单词"Alexa"唤醒，并回答你的询问。如果你能建立一个触发字检测系统，也许你就能让你的电脑通过你的声音来执行某些事，我有个朋友也在做一种用触发字来打开的特殊的灯，这是个很有趣的项目。但我想教会你的，是如何构建一个触发字检测系统。

有关于触发字检测系统的文献，还处于发展阶段。对于触发字检测，最好的算法是什么，目前还没有一个广泛的定论。我这里就简单向你介绍一个你能够使用的算法好了。现在有一个这样的RNN结构，我们要做的就是把一个音频片段（an audio clip）计算出它的声谱图特征（spectrogram features）得到特征向量 $x^{<1>},x^{<2>},x^{<3>}\cdots$x<1>,x<2>,x<3>⋯ ，然后把它放到RNN中，最后要做的，就是定义我们的目标标签 $y$y 。假如音频片段中的这一点是某人刚刚说完一个触发字，比如"Alexa"，或者"小度你好" 或者"Okay Google"，那么在这一点之前，你就可以在训练集中把目标标签都设为0，然后在这个点之后把目标标签设为1。假如在一段时间之后，触发字又被说了一次，比如是在这个点说的，那么就可以再次在这个点之后把目标标签设为1。这样的标签方案对于RNN来说是可行的，并且确实运行得非常不错。不过该算法一个明显的缺点就是它构建了一个很不平衡的训练集（a very imbalanced training set），0的数量比1多太多了。

这里还有一个解决方法，虽然听起来有点简单粗暴，但确实能使其变得更容易训练。比起只在一个时间步上去输出1，其实你可以在输出变回0之前，多次输出1，或说在固定的一段时间内输出多个1。这样的话，就稍微提高了1与0的比例，这确实有些简单粗暴。在音频片段中，触发字刚被说完之后，就把多个目标标签设为1，这里触发字又被说了一次。说完以后，又让RNN去输出1。在之后的编程练习中，你可以进行更多这样的操作，我想你应该会对自己学会了这么多东西而感到自豪。我们仅仅用了一张幻灯片来描述这种复杂的触发字检测系统。在这个基础上，希望你能够实现一个能有效地让你能够检测出触发字的算法，不过在编程练习中你可以看到更多的学习内容。这就是触发字检测，希望你能对自己感到自豪。因为你已经学了这么多深度学习的内容，现在你可以只用几分钟时间，就能用一张幻灯片来描述触发字能够实现它，并让它发挥作用。你甚至可能在你的家里用触发字系统做一些有趣的事情，比如打开或关闭电器，或者可以改造你的电脑，使得你或者其他人可以用触发字来操作它。

这是深度学习课程最后一个技术视频，所以总结一下我们对序列模型的学习。我们学了RNN，包括GRU和LSTM，然后在上一周我们学了词嵌入（word embeddings），以及它们如何学习词汇的表达（how they learn representations of words）。在这周还学了注意力模型（the attention model）以及如何使用它来处理音频数据（audio data）。希望你在编程练习中实现这些思想的时候，能够体会到诸多乐趣。接下来我们来看最后一个视频。