Monotonic attention（单调注意力）是注意力机制的一种变体。在一般的注意力机制中，注意力的分布可以灵活地在输入序列的各个位置间跳跃。而单调注意力强制注意力的分配在序列上呈现单调递增或单调递减的特性，也就是说注意力会按照输入序列的顺序依次分配，不会出现回溯或跳跃的情况。

应用场景

• 语音识别：在语音识别任务中，语音信号是一个随时间连续的序列。单调注意力可以确保在将语音信号转换为文字的过程中，对语音的关注是按照时间顺序进行的。例如，当识别一段包含多个单词的语音时，单调注意力会从语音的起始部分开始，按照时间推进依次关注每个可能对应单词的语音片段，不会出现先关注后面的语音片段，再回头关注前面语音片段的情况。这符合语音信号本身的时间特性，有助于提高识别的准确性和效率。
• 语音合成：对于语音合成任务，单调注意力可以使模型在根据文本生成语音时，按照文本的顺序依次利用相应的语音信息。例如，在合成“我爱学习”这句话的语音时，单调注意力会先关注“我”对应的语音参数，然后依次是“爱”“学习”对应的语音参数，保证语音的生成顺序和文本顺序一致，使合成的语音更加自然流畅。

自然语言处理

• 机器翻译：在机器翻译场景中，单调注意力可以帮助模型在翻译过程中更好地遵循源语言句子的词序。以翻译句子“我早上吃了面包”为例，单调注意力可以让模型从“我”开始，按照顺序依次关注源语言句子中的每个词，在翻译时更有序地将源语言的语义转换为目标语言，避免因注意力无序跳跃而导致的翻译错误或语义混乱。
• 文本生成：在生成文本时，单调注意力可以根据给定的主题线索或输入条件，按照一定的顺序生成文本内容。例如，在根据给定的故事大纲生成故事时，单调注意力可以确保故事的情节是按照大纲的顺序逐步展开的，不会出现情节颠倒的情况。

实现方式

• 一种方式是通过硬约束来实现单调注意力。例如，在计算注意力权重时，设置规则使得当前位置的注意力权重只与之前（或之后）位置的权重有关，并且随着序列位置的增加（或减少）单调变化。可以通过定义递归关系来计算注意力权重，如$a_{i + 1}=\text{function}(a_{i})$，其中$a_{i}$是第$i$个位置的注意力权重，$\text{function}$是一个保证单调性的函数，比如线性递增或递减函数。

• 可以设计特殊的概率分布来实现单调注意力。例如，使用累积分布函数（CDF）来生成注意力权重。假设我们有一个序列长度为$n$，可以先定义一个基础的概率密度函数（PDF），如正态分布的PDF，然后通过对其积分得到CDF。将这个CDF应用于注意力权重的计算，使得注意力权重从序列的开头到结尾（或相反）呈现单调变化的特性。

• 设计专门的神经网络架构来强制单调性。例如，可以在注意力模块中加入递归神经网络（RNN）的结构。RNN本身具有处理序列和保持顺序信息的特性，通过适当的设计，可以让RNN在计算注意力权重时，引导注意力按照单调的方式在序列上移动。例如，在一个基于Transformer架构的模型中，在交叉注意力部分加入一个简单的RNN层，用于调节注意力权重的分配，使其具有单调性。