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無聲的世界里，你只要動動嘴唇，就可以被識別出說了什么、甚至被轉(zhuǎn)化為語音，是不是很智能便利、同時又頗為驚悚？
今年12月，第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會，搜狗發(fā)布唇語識別技術(shù)，也系業(yè)內(nèi)首次公開演示。其背后的商業(yè)邏輯是什么？這項技術(shù)發(fā)展到什么地步了？
搜狗語音交互技術(shù)中心負責人陳偉首先回顧了搜狗在語音交互方面的發(fā)展歷史——早期搜狗于移動時代主要做兩件事——輸入法與搜索。后來進入智能時代，設(shè)備由手機變?yōu)镮OT設(shè)備，人與智能硬件之間的連接也變?yōu)樗压分粢孢@樣的自然交互引擎，而硬件、信息，或更深度信息之間的連接，則是利用深度引擎來連接。
于搜狗語音交互整體而言，語音、翻譯、識別合成技術(shù)，以及目前剛剛公開的唇語識別，均系搜狗語音識別大框架之下的內(nèi)容，“這也體現(xiàn)了搜狗目前人工智能戰(zhàn)略即是自然交互與知識測算?！?/p>
至于搜狗知音引擎自去年8月3日發(fā)布之后，到如今的一年多時間里，已形成三個解決方案：
語音聽寫解決方案；
語音交互解決方案；
語音翻譯解決方案
陳偉表示，就本質(zhì)而言，聽寫技術(shù)的作用就是將語音轉(zhuǎn)化成文字，而如今搜狗發(fā)布的搜狗聽寫，則是希望通過機器的方式，自動將人的語音轉(zhuǎn)化成文字。具體落地上，搜狗聽寫技術(shù)已經(jīng)落地上百場會議，包括法院評審等工作。
而聽寫模塊的語音交互，則結(jié)合了語音識別、語音合成與語音理解的能力，應(yīng)用于不同剛需場景，包括手機、移動端穿戴設(shè)備、車載后視鏡與車機等，也包括后續(xù)會應(yīng)用的智能家居。
直到此次世界互聯(lián)網(wǎng)大會，搜狗CEO王小川演示了最新語音同傳案例與唇語識別技術(shù)，陳偉表示，除了同傳，現(xiàn)場最稱得上黑科技的，就是搜狗唇語識別技術(shù)了。
回顧唇語識別技術(shù)的研發(fā)起始，陳偉對雷鋒網(wǎng)稱，當初主要考慮著，圍繞搜狗主路線上的工作，將圖像和語言進行打通，實現(xiàn)從圖像中轉(zhuǎn)化出人講話中的信息 ——“這也是對唇語識別的整體思考，以及對應(yīng)整個知音引擎產(chǎn)品思考上的唇語識別的一個位置。”
王小川則表示，“因為搜狗搜索和輸入法其實都在跟語言打交道。一方面幫助人們用語音表達，另一方面通過語言獲取互聯(lián)網(wǎng)上的信息，但在一些嘈雜、甚至無聲的環(huán)境里，語音所能發(fā)揮的作用是有限的，于是在這種情況下，搜狗決定發(fā)展基于視覺的語言識別能力作為補充”。
具體應(yīng)用上，就是將語音識別與唇語識別相結(jié)合，在噪音特別強的情況下，讓后者輔助前者，形成包括視覺、音頻、唇語在內(nèi)的多模態(tài)輸入。
目前，陳偉對雷鋒網(wǎng)表示，在解決噪聲問題上，仍是麥克風陣列比唇語識別更靠譜。在落地速度上，麥克風陣列已然落地，而唇語識別剛剛啟動研發(fā)第一步，之后將要進入與音頻結(jié)合解決降噪問題的階段。
但唇語識別有其獨特的場景優(yōu)勢，例如，當周圍過大噪音造成語音指令無法被準確捕獲、識別時，唇語識別可以幫助規(guī)避這一影響，確保輸入的準確率，保證交互的穩(wěn)定性；在安防領(lǐng)域中，由于目前很多監(jiān)控場景，如電梯、馬路中只有攝像頭沒有麥克風，通過唇語識別技術(shù)，則可以獲取重要的用戶講話信息，為公共安全提供有效支持；此外，搜狗唇語識別還能服務(wù)于聽障、失語人士等。
綜合來講，陳偉表示，目前搜狗唇語識別主要應(yīng)用于兩大場景：
其一，在多數(shù)語言場景下，攝像頭的覆蓋率遠遠高于麥克風，但通過攝像頭獲得的圖像數(shù)據(jù)主要用于監(jiān)控簡單的行為，很難在安防等場景中，精確了解圖中人物在說什么，但使用唇語識別技術(shù)就可以通過嘴的動作獲取大量內(nèi)容信息；
其二，唇語識別可以作為輔助技術(shù)，提升語音識別技術(shù)現(xiàn)階段的準確率。搜狗的唇語識別技術(shù)目前在開放的口語測試級上可以達到50%-60%的準確率，在限定場景中可以達到90%。
相較于采用傳統(tǒng)模型來研究唇語識別技術(shù)的英國東英吉利大學，搜狗選擇了采用深度學習的方式來做，主要圍繞著：
一，到底用了多少數(shù)據(jù)
二，算法復(fù)雜度有多高，儲存能力有多強
三，應(yīng)用場景到底是什么
那么唇語識別的難點在哪里呢？
第一，陳偉表示，語音交互準確率低的問題一直沒有解決，很大原因就是語音噪聲問題無法解決，加入安置到安靜場景中，就可將準確率提高到97%的高度。也就相當于近場語音聽寫的過程，但這種理想狀態(tài)是很難實現(xiàn)的。
為了解決這個問題，陳偉表示，搜狗提出兩種方式：
一是通過硬件的方式，比如團隊正在做的麥克風陣列，通過增強語音信號的方式，將噪聲屏蔽掉，提升語音識別準確率。
其次，繞開噪聲，能動性地添加多模態(tài)信息，也就是所謂的在唇語識別外添加視覺信息
第二，目前的人工智能多是機器模仿人，但弱人工智能很難實現(xiàn)對人類的超越。“也就是讀唇這件事光看唇動的話，并不是一個非常明顯的特征，往往依賴于上下文語言的信息?！?/p>
此外，陳偉表示，普通話有4個調(diào)，而英文沒有調(diào)，因為英文基本的發(fā)音單元在50個左右，而中文如何聲韻母切開來看的話，如果詳細建模至少在200個左右，所以發(fā)音單元之間有很大的差別。
最大的難點則在于泛化能力的訓(xùn)練。陳偉以Google舉例稱，Google的泛化是基于2010年至2016年整個新聞訪談訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)，在閉集訓(xùn)練內(nèi)，準確率可以保證為較高水準。比如搜狗早期針對新聞聯(lián)播級主持人的泛化訓(xùn)練，其準確率可達70%以上。
陳偉對雷鋒網(wǎng)表示，基于開放口語測試級時，基本可以保證50%-60%的準確率，而在垂直場景下，由于語音相對來說不會太發(fā)散，準確率可以相對提高，比如在車載與智能家居場景下。
至于唇語識別是否會涉及到用戶隱私安全這個問題，陳偉表示，目前技術(shù)發(fā)展狀態(tài)還未到該階段，搜狗正在探索唇語識別與哪些具體剛需場景結(jié)合。
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