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噓!AI正在悄悄聽懂你說的話

日期:2020-06-11   人氣:  來源:互聯網
簡介:小時候看特務 電影 時,特工們往往有一項必備的技能,就是隔著幾百米遠盯著正在說話的對象,從嘴型判斷出對方在說什么。有了這種記憶,導致如今看什么語音識別技術都覺得相當一般我都說出聲兒了你才聽懂,算什么AI好漢。 不過最近一項專利申請表明,微軟正……

  小時候看特務電影時,特工們往往有一項必備的技能,就是隔著幾百米遠盯著正在說話的對象,從嘴型判斷出對方在說什么。有了這種記憶,庫卡機器人驅動器維修,導致如今看什么語音識別技術都覺得相當一般——我都說出聲兒了你才聽懂,算什么AI好漢。

 

  不過最近一項專利申請表明,微軟正在向特工學習,推出了無聲語音識別技術。當AI也能像特工一樣,無聲之中辯人言,我們的世界究竟會有什么不同?


  除去唇語識別,AI還有什么方式悄悄聽懂你的話?

 

  說起無聲語音識別,可能很多人第一反應就是復制人類的方式,利用圖像識別進行辯讀唇語。而利用唇語進行語音識別這種方式也由來已久,但是識別的準確率一直不算高。DeepMind曾在2016年做過測試,經過1萬小時的新聞視頻訓練,AI唇語準確率達到了46.8%。國內有一家企業曾經提供過相關數據:在對中文新聞視頻的識別中,準確率達到了70%。而搜狗所推出的駕駛場景下的唇語識別,因為涉及到的詞匯量很少,準確率能夠達到90%。

 

  可以發現,相比現在主流語音識別動輒95%、97%的準確率,唇語識別準確程度實在是有些拿不上臺面。對于中文這種一字一音節的語言來說還好,對于英文這種連音很多的語言來說,唇語識別要跨越的門檻確實不小。

 

  另一方面來看,唇語識別所涉及到倫理問題實在過于嚴重。唇語識別的“射程”太遠,如果這種技術真的發展成熟,意味著天網之下的我們在交談時將再無隱私。在隱私焦慮越來越濃的今天,哪家企業公開研究這項技術,只怕是覺得自己家的公關部門過得太清閑。

 

  因此包括微軟在內的產業和學界,都在尋找一種更精準也更隱私的無聲語言識別。目前看來,無聲語音識別的技術方向可以被分為兩個“派系”,一是“氣宗”,另一個是“電宗”。

 

  微軟所提交的專利,就是典型的“氣宗”——在終端上添加傳感器,通過感知用戶說話時的氣流來判斷用戶說話的內容。這種終端如同一只小型麥克風,置于用戶嘴邊,用戶在說話時形成的氣流會在設備中形成反射,經過訓練,可以將這些氣流反射的信號和文字一一對應。

 

  而“電宗”則更加神奇,我們知道人在說話時需要調動整個下半張臉的肌肉,不同的文字發音所調動肌肉的方式也并不相同。通過對面部EMG(肌電)信號的采集,來學習人類說話時面部EMG信號特征,并通過神經網絡的訓練將EMG信號和文字對應起來。

 

  可以看出這兩種無聲語音識別都有一個共同的特點,那就是自主性和私密性。不管是EMG信號采集還是氣流采集,都需要在講話者身上佩戴好設備,而不是像圖像技術一樣,能夠在遠程且講話者不知情的情況下進行采集分析。


  無聲語音識別變成真·氣功?

 

  不論是氣宗還是電宗,www.twshmhelmet.com,這些無聲語音識別技術都面臨著同樣的問題——既然要用戶把話說出來才能進行識別,那為什么不直接應用語音識別來進行文字轉換和翻譯,非要弄一些和“氣功”一樣沒有切實應用場景的花招?

 

  其實無聲語音識別的應用,可能不像大家想象的那樣廣泛,它既不能以最高效的方式幫助聽障人士,也不允許被應用于監聽等等工作。但在一些關鍵場合下,無聲語音識別卻可以發揮出奇用。

 

  我們可以一起開動腦筋,想想在哪里人們需要說話,但卻聽不到彼此的聲音。答案很簡單,要么是在聲音無法傳播的地方,要么是在一些特別嘈雜的地方。于是無聲語音識別就有了如下的應用場景:災害現場、艙外探索、水下作業……

 

  在這類場所中,人們或許為了躲避被污染的空氣、或許為了呼吸氧氣,都會穿上類似生化服、宇航員服等等特殊服裝。穿上之后既看不到對方的表情,機器人維修,也聽不到對方的聲音,更沒辦法用語音交互去控制其他設備了。同時環境情況(例如氧氣不夠充足)往往不允許人們以正常的聲音說話,加上防護服的封閉狀況會引起聲音的回響,以往的有聲語音識別在這種情況下很難發揮作用。

 

  這時可以被安置在防護服內部的無聲語音識別就顯得很有價值,講話者只需要做出口型就能向外界傳遞信息。

 

  除此之外還有嘈雜的馬路、工廠車間、機場……

 

  在這些場所中,想要讓對方聽清自己的聲音,往往需要扯著嗓子吼。想讓語音識別準確拾音,更是難上加難。這時利用無聲語音識別就會輕松很多,不僅可以準確表達信息,也能讓一些處于這種場合的工作人員戴上隔音耳塞保護自己的聽力。

 

  實際上目前在歐洲一些型號的戰斗機中,就因為機艙內噪音巨大、飛行員之間無法溝通,已經應用上了EMG信號無聲語音識別技術。

 

  當然,目前相比語音識別技術、甚至相比唇語語音識別,無聲語音識別技術的發展階段還很初級,應用效率也不高。

 

  實際上無聲語音識別是一項典型的“美好而無用”的AI技術,它既完美體現了一系列技術的排列組合,例如EMG信號無聲語音識別所體現出的AI與神經學的結合;又在應用上極大程度的受限,即使在一些聲音難以傳播的場景下,也要考慮計算條件、識別語音后信息再傳遞的媒介,更不用提復雜的數據收集工作了。

 

  但我們有理由相信,在未來AI技術越來越普及化、應用成本越來越低時,總會出現一些極端場景應用上這些看似無用的技術——也許未來有一天,戰斗機的控制也要應用上語音交互呢?

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