Quantum Computing Assisted Speech Processing
Creators: name: Strobl, Melvin
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2021

description: Mensch-Maschine-Interaktion im Allgemeinen und Sprachverarbeitung im Besonderen sind Schlüsseldisziplinen in der heutigen Unterhaltungselektronik. Obwohl die Rechenleistung mobiler Geräte in den letzten Jahren stark zugenommen hat, sind Aufgaben wie Spracherkennung immernoch hauptsächlich auf cloudbasierte Lösungen angewiesen. Bei solchen Architekturen is nicht nur eine hohe Genauigkeit, sondern auch eine schnelle Reaktionszeit für eine reale und nutzerfreundliche Anwendung unerlässlich. Moderne Ansätze verwenden maschinelles Lernen für die Erkennung der Sprache, die hoch performante Hardware und umfassende Datensätze erfordert. Neben dem eigentlichen Training und der Inferenz solcher Modelle für das maschinelle Lernen erfordert Spracherkennung die Extraktion von akustischen Merkmalen aus der aufgenommenen Sprache. Spektrogramme haben sich hierbei als gut geeigneter Merkmalsraum erwiesen und sich in heutigen Systemen etabliert. Eine Anwendung von Quantencomputern in der Spracherkennung wurde zuvor in der Arbeit von [YQC+20b] vorgeschlagen, in welcher ein Neuronales Netz, das auf mittels von einem Quantencomputer manipulierten Spektrogrammen trainiert wurde, die Validierungsgenauigkeit des klassischen Ansatzes übertraf. Quantencomputer sind jedoch vor allem für ihre Überlegenheit gegenüber klassischen Computern im Berechnen bestimmter Algorithmen bekannt. Da die Quanten-Fourier-Transformation, das Äquivalent der klassischen Fourier-Transformation auf einem Quantencomputer, ein solcher Algorithmus ist, stellt sich die natürliche Frage und somit das Thema dieser Arbeit, ob es Möglichkeiten oder sogar Vorteile gibt, die Quanten-Fourier-Transformation für die Spektrogrammerzeugung zu nutzen. Die Untersuchung dieser Frage erfordert den Aufbau eines geeigneten Frameworks, in dem eine kurzzeit-Quanten-Fourier-Transformation entwickelt, optimiert und ggf. Rauschunterdrückung angewandt wird. Anschließend wird die Genauigkeit eines Neuronalen Netzes, trainiert auf den mittels der kurzzeit-Quanten-Fourier-Transformation erzeugten Merkmalen, evaluiert und diskutiert. Da die Sprachsynthese, als eine weitere Unterkategorie der Sprachverarbeitung, ein völlig anderes Framework erfordert und ein ganzes Set an weiteren Herausfoderungen beherbergt, wenngleich viele aus der Spracherkennung gewonnenen Erkenntnisse darin übertragen werden können, konzentriert sich diese Arbeit ausschließlich auf die Spracherkennung. Durch die Verwendung eines modularen Ansatzes können verschiedene Signaltypen sowie Transformationen schnell ausgetauscht und entweder in der Simulation oder auf realen Quantencomputern getestet werden. Für die Bewertung der Genauigkeit des Neuronalen Netzwerks, gegebenen den Merkmale aus verschiedenen Konﬁgurationen der kurzzeitQuanten-Fourier-Transformation, wird die in [YQC + 20b] vorgeschlagene Architektur als Ausgangspunkt verwendet und mit ihrer Genauigkeit von 95.12 % als Referenzwert verglichen. Experimente zeigen, dass Quantencomputer der “Noisy Intermediate Scale Quantum”Ära zwar in der Lage sind, die Quanten-Fourier-Transformation von stark bandbegrenzten harmonischen Schwingungen zu verarbeiten. Jedoch verbietet der beschränkte Zugang zu komplexeren Quantencomputern, die notwendig sind um den Anforderungen an die Abtastfrequenz von Sprachsignalen in Bezug auf Zeit- und Frequenzauﬂösung zu erfüllen, ix eine Anwendung in praktischen Spracherkennungsszenarien. Durch die Verwendung einer Simulationsumgebung mit dem Rauschmodell eines Quantencomputers in Kombination mit den in dieser Arbeit entwickelten Ansätze, ermöglicht das mit dem kurzzeit-Quanten-Fourier-Transformation erzeugte Spektrogramm dem Neuronalen Netzwerk eine Testgenauigkeit von 89.92 %, während jedoch die auf realen Geräten potentielle Geschwindigkeitssteigerung verloren geht. Obwohl die Genauigkeit nicht über der Referenz liegt und das Rauschen und die Kapazität von “Noisy Intermediate Scale Quantum”Geräten die Anwendbarkeit von Spracherkennung mit Quantenvorteil einschränkt, motivieren die Ergebnisse zu weiteren Untersuchungen in praktischen Anwendungen der Quanten-Fourier-Transformation für die Sprachverarbeitung.