1.论文摘要

提出了一种time-depth separable 的卷积网络结构，作为ED模型的encoder,在显著减少了参数量的同时增加了计算速度，并且可以维持较大的感受野范围，在noisy LibriSpeech test set 取得了WER 22%的提升。

2.模型结构

• encoder
  TDS 的卷积结构，采用了一个2d卷积，这里输入维度为（batch_size, 1, time_step, num_mel), 采用k,1 的kernel size，输出为 (batch_size, c, time_step, num_mel), 然后将维度c 和 num_mel 维度合成一维，过两个1x1 conv 的类似fc的卷积， 这里在每层卷积后都接relu的非线性变化，并且在TDS中没有接pooling 层， 而是选择在每组block 后接1d 卷积stride 为2做时间维度上8倍的下采样。
  
  这个公式的意思是将TDS 输出即过全连接后的特征维度上进行平分，(T, w*c/2) 一半做K, 剩下做V.

• decoder
  
  decoder 计算结构采用gru
  （1）training时采用teacher forcing 输入的 y u − 1 y_{u-1} yu−1​为ground truth，因此可以并行快速计算。
  （2）attention 时，直接采用内积而不是neural attention.
  
  （3）采用random sampling 方法来减小训练测试不匹配的问题，具体方法：从词表中以 P r s P_{rs} Prs​为界限采样U个token, 每个token被选做作为gru 输入单元的概率是平等的，最终输入的构建，其中Z为U个token中挑选出的向量。
  
  （4）在初始训练的几个epoch 采用了softwindow 来保证attention 时输入与输出的对齐，距离越大权重越小，以此来加快收敛。
  
  

• Beam search
  
  采用了两个方法来保证解码的稳定性：（1）hypotheses attention 位置必须是前一个attention peak的 t m a x t_{max} tmax​以外的距离。
  （2）输入EOS 的条件
  

3.实验结果

TDS 配置：11blocks: channel 102+channel 143+channel18*6

在与其他hybrid 模型以及end2end 模型对比中达到了最优结果。

模型对于模型参数数量较为敏感，当数量下降感受野不变的情况，效果明显变差；不改变感受野大小，减小block数量，影响较小；保持较小的word piece sampling 和 random sampling 概率可以提升模型效果，有助于模型收敛。soft window 对于模型快速收敛以及最终效果都有好处。

总结:利用卷积层作为encoder, 在使用大kernel size的条件下保持较大的感受野，起到了self attention的效果，能够显著减少模型参数，保持较高的计算速度。