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本文作者: 呂倩 | 2017-12-25 15:22 |
無(wú)聲的世界里,你只要?jiǎng)觿?dòng)嘴唇,就可以被識(shí)別出說(shuō)了什么、甚至被轉(zhuǎn)化為語(yǔ)音,是不是很智能便利、同時(shí)又頗為驚悚?
今年12月,第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì),搜狗發(fā)布唇語(yǔ)識(shí)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(xiàng)技術(shù)發(fā)展到什么地步了?
搜狗語(yǔ)音交互技術(shù)中心負(fù)責(zé)人陳偉首先回顧了搜狗在語(yǔ)音交互方面的發(fā)展歷史——早期搜狗于移動(dòng)時(shí)代主要做兩件事——輸入法與搜索。后來(lái)進(jìn)入智能時(shí)代,設(shè)備由手機(jī)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(lái)連接。
于搜狗語(yǔ)音交互整體而言,語(yǔ)音、翻譯、識(shí)別合成技術(shù),以及目前剛剛公開的唇語(yǔ)識(shí)別,均系搜狗語(yǔ)音識(shí)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(shí)測(cè)算。”
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(shí)間里,已形成三個(gè)解決方案:
語(yǔ)音聽寫解決方案;
語(yǔ)音交互解決方案;
語(yǔ)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(yǔ)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(guò)機(jī)器的方式,自動(dòng)將人的語(yǔ)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(chǎng)會(huì)議,包括法院評(píng)審等工作。
而聽寫模塊的語(yǔ)音交互,則結(jié)合了語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成與語(yǔ)音理解的能力,應(yīng)用于不同剛需場(chǎng)景,包括手機(jī)、移動(dòng)端穿戴設(shè)備、車載后視鏡與車機(jī)等,也包括后續(xù)會(huì)應(yīng)用的智能家居。
直到此次世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì),搜狗CEO王小川演示了最新語(yǔ)音同傳案例與唇語(yǔ)識(shí)別技術(shù),陳偉表示,除了同傳,現(xiàn)場(chǎng)最稱得上黑科技的,就是搜狗唇語(yǔ)識(shí)別技術(shù)了。
回顧唇語(yǔ)識(shí)別技術(shù)的研發(fā)起始,陳偉對(duì)雷鋒網(wǎng)稱,當(dāng)初主要考慮著,圍繞搜狗主路線上的工作,將圖像和語(yǔ)言進(jìn)行打通,實(shí)現(xiàn)從圖像中轉(zhuǎn)化出人講話中的信息 ——“這也是對(duì)唇語(yǔ)識(shí)別的整體思考,以及對(duì)應(yīng)整個(gè)知音引擎產(chǎn)品思考上的唇語(yǔ)識(shí)別的一個(gè)位置。”
王小川則表示,“因?yàn)樗压匪阉骱洼斎敕ㄆ鋵?shí)都在跟語(yǔ)言打交道。一方面幫助人們用語(yǔ)音表達(dá),另一方面通過(guò)語(yǔ)言獲取互聯(lián)網(wǎng)上的信息,但在一些嘈雜、甚至無(wú)聲的環(huán)境里,語(yǔ)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(jué)的語(yǔ)言識(shí)別能力作為補(bǔ)充”。
具體應(yīng)用上,就是將語(yǔ)音識(shí)別與唇語(yǔ)識(shí)別相結(jié)合,在噪音特別強(qiáng)的情況下,讓后者輔助前者,形成包括視覺(jué)、音頻、唇語(yǔ)在內(nèi)的多模態(tài)輸入。
目前,陳偉對(duì)雷鋒網(wǎng)表示,在解決噪聲問(wèn)題上,仍是麥克風(fēng)陣列比唇語(yǔ)識(shí)別更靠譜。在落地速度上,麥克風(fēng)陣列已然落地,而唇語(yǔ)識(shí)別剛剛啟動(dòng)研發(fā)第一步,之后將要進(jìn)入與音頻結(jié)合解決降噪問(wèn)題的階段。
但唇語(yǔ)識(shí)別有其獨(dú)特的場(chǎng)景優(yōu)勢(shì),例如,當(dāng)周圍過(guò)大噪音造成語(yǔ)音指令無(wú)法被準(zhǔn)確捕獲、識(shí)別時(shí),唇語(yǔ)識(shí)別可以幫助規(guī)避這一影響,確保輸入的準(zhǔn)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(chǎng)景,如電梯、馬路中只有攝像頭沒(méi)有麥克風(fēng),通過(guò)唇語(yǔ)識(shí)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(yǔ)識(shí)別還能服務(wù)于聽障、失語(yǔ)人士等。
綜合來(lái)講,陳偉表示,目前搜狗唇語(yǔ)識(shí)別主要應(yīng)用于兩大場(chǎng)景:
其一,在多數(shù)語(yǔ)言場(chǎng)景下,攝像頭的覆蓋率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于麥克風(fēng),但通過(guò)攝像頭獲得的圖像數(shù)據(jù)主要用于監(jiān)控簡(jiǎn)單的行為,很難在安防等場(chǎng)景中,精確了解圖中人物在說(shuō)什么,但使用唇語(yǔ)識(shí)別技術(shù)就可以通過(guò)嘴的動(dòng)作獲取大量?jī)?nèi)容信息;
其二,唇語(yǔ)識(shí)別可以作為輔助技術(shù),提升語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)現(xiàn)階段的準(zhǔn)確率。搜狗的唇語(yǔ)識(shí)別技術(shù)目前在開放的口語(yǔ)測(cè)試級(jí)上可以達(dá)到50%-60%的準(zhǔn)確率,在限定場(chǎng)景中可以達(dá)到90%。
相較于采用傳統(tǒng)模型來(lái)研究唇語(yǔ)識(shí)別技術(shù)的英國(guó)東英吉利大學(xué),搜狗選擇了采用深度學(xué)習(xí)的方式來(lái)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(chǔ)存能力有多強(qiáng)
三,應(yīng)用場(chǎng)景到底是什么
那么唇語(yǔ)識(shí)別的難點(diǎn)在哪里呢?
第一,陳偉表示,語(yǔ)音交互準(zhǔn)確率低的問(wèn)題一直沒(méi)有解決,很大原因就是語(yǔ)音噪聲問(wèn)題無(wú)法解決,加入安置到安靜場(chǎng)景中,就可將準(zhǔn)確率提高到97%的高度。也就相當(dāng)于近場(chǎng)語(yǔ)音聽寫的過(guò)程,但這種理想狀態(tài)是很難實(shí)現(xiàn)的。
為了解決這個(gè)問(wèn)題,陳偉表示,搜狗提出兩種方式:
一是通過(guò)硬件的方式,比如團(tuán)隊(duì)正在做的麥克風(fēng)陣列,通過(guò)增強(qiáng)語(yǔ)音信號(hào)的方式,將噪聲屏蔽掉,提升語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率。
其次,繞開噪聲,能動(dòng)性地添加多模態(tài)信息,也就是所謂的在唇語(yǔ)識(shí)別外添加視覺(jué)信息
第二,目前的人工智能多是機(jī)器模仿人,但弱人工智能很難實(shí)現(xiàn)對(duì)人類的超越?!耙簿褪亲x唇這件事光看唇動(dòng)的話,并不是一個(gè)非常明顯的特征,往往依賴于上下文語(yǔ)言的信息?!?/p>
此外,陳偉表示,普通話有4個(gè)調(diào),而英文沒(méi)有調(diào),因?yàn)橛⑽幕镜陌l(fā)音單元在50個(gè)左右,而中文如何聲韻母切開來(lái)看的話,如果詳細(xì)建模至少在200個(gè)左右,所以發(fā)音單元之間有很大的差別。
最大的難點(diǎn)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(gè)新聞訪談?dòng)?xùn)練集的數(shù)據(jù),在閉集訓(xùn)練內(nèi),準(zhǔn)確率可以保證為較高水準(zhǔn)。比如搜狗早期針對(duì)新聞聯(lián)播級(jí)主持人的泛化訓(xùn)練,其準(zhǔn)確率可達(dá)70%以上。
陳偉對(duì)雷鋒網(wǎng)表示,基于開放口語(yǔ)測(cè)試級(jí)時(shí),基本可以保證50%-60%的準(zhǔn)確率,而在垂直場(chǎng)景下,由于語(yǔ)音相對(duì)來(lái)說(shuō)不會(huì)太發(fā)散,準(zhǔn)確率可以相對(duì)提高,比如在車載與智能家居場(chǎng)景下。
至于唇語(yǔ)識(shí)別是否會(huì)涉及到用戶隱私安全這個(gè)問(wèn)題,陳偉表示,目前技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)還未到該階段,搜狗正在探索唇語(yǔ)識(shí)別與哪些具體剛需場(chǎng)景結(jié)合。
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