原标题:嘘,AI正在悄悄听懂你的话
小时候看特务电影时,特工们往往有一项必备的技能,就是隔着几百米远盯着正在说话的对象,从嘴型判断出对方在说什么。有了这种记忆,导致如今看什么语音识别技术都觉得相当一般——我都说出声儿了你才听懂,算什么AI好汉。
不过最近一项专利申请表明,微软正在向特工学习,推出了无声语音识别技术。当AI也能像特工一样,无声之中辩人言,我们的世界究竟会有什么不同?
除去唇语识别,AI还有什么方式悄悄听懂你的话?
说起无声语音识别,可能很多人第一反应就是复制人类的方式,利用图像识别进行辩读唇语。而利用唇语进行语音识别这种方式也由来已久,但是识别的准确率一直不算高。DeepMind曾在2016年做过测试,经过1万小时的新闻视频训练,AI唇语准确率达到了46.8%。国内有一家企业曾经提供过相关数据:在对中文新闻视频的识别中,准确率达到了70%。而搜狗所推出的驾驶场景下的唇语识别,因为涉及到的词汇量很少,准确率能够达到90%。
可以发现,相比现在主流语音识别动辄95%、97%的准确率,唇语识别准确程度实在是有些拿不上台面。对于中文这种一字一音节的语言来说还好,对于英文这种连音很多的语言来说,唇语识别要跨越的门槛确实不少。
另一方面来看,唇语识别所涉及到伦理问题实在过于严重。唇语识别的“射程”太远,如果这种技术真的发展成熟,意味着天网之下的我们在交谈时将再无隐私。在隐私焦虑越来越浓的今天,哪家企业公开研究这项技术,只怕是觉得自己家的公关部门过得太清闲。
因此包括微软在内的产业和学界,都在寻找一种更精准也更隐私的无声语言识别。目前看来,无声语音识别的技术方向可以被分为两个“派系”,一是“气宗”,另一个是“电宗”。
微软所提交的专利,就是典型的“气宗”——在终端上添加传感器,通过感知用户说话时的气流来判断用户说话的内容。这种终端如同一只小型麦克风,置于用户嘴边,用户在说话时形成的气流会在设备中形成反射,经过训练,可以将这些气流反射的信号和文字一一对应。
而“电宗”则更加神奇,我们知道人在说话时需要调动整个下半张脸的肌肉,不同的文字发音所调动肌肉的方式也并不相同。通过对面部EMG(肌电)信号的采集,来学习人类说话时面部EMG信号特征,并通过神经网络的训练将EMG信号和文字对应起来。
可以看出这两种无声语音识别都有一个共同的特点,那就是自主性和私密性。不管是EMG信号采集还是气流采集,都需要在讲话者身上佩戴好设备,而不是像图像技术一样,能够在远程且讲话者不知情的情况下进行采集分析。
无声语音识别变成真·气功?
不论是气宗还是电宗,这些无声语音识别技术都面临着同样的问题——既然要用户把话说出来才能进行识别,那为什么不直接应用语音识别来进行文字转换和翻译,非要弄一些和“气功”一样没有切实应用场景的花招?
其实无声语音识别的应用,可能不像大家想象的那样广泛,它既不能以最高效的方式帮助听障人士,也不允许被应用于监听等等工作。但在一些关键场合下,无声语音识别却可以发挥出奇用。
我们可以一起开动脑筋,想想在哪里人们需要说话,但却听不到彼此的声音。答案很简单,要么是在声音无法传播的地方,要么是在一些特别嘈杂的地方。于是无声语音识别就有了如下的应用场景:
灾害现场、舱外探索、水下作业……
在这类场所中,人们或许为了躲避被污染的空气、或许为了呼吸氧气,都会穿上类似生化服、宇航员服等等特殊服装。穿上之后既看不到对方的表情,也听不到对方的声音,更没办法用语音交互去控制其他设备了。同时环境情况(例如氧气不够充足)往往不允许人们以正常的声音说话,加上防护服的封闭状况会引起声音的回响,以往的有声语音识别在这种情况下很难发挥作用。
这时可以被安置在防护服内部的无声语音识别就显得很有价值,讲话者只需要做出口型就能向外界传递信息。
除此之外还有嘈杂的马路、工厂车间、机场……
在这些场所中,想要让对方听清自己的声音,往往需要扯着嗓子吼。想让语音识别准确拾音,更是难上加难。这时利用无声语音识别就会轻松很多,不仅可以准确表达信息,也能让一些处于这种场合的工作人员戴上隔音耳塞保护自己的听力。
实际上目前在欧洲一些型号的战斗机中,就因为机舱内噪音巨大、飞行员之间无法沟通,已经应用上了EMG信号无声语音识别技术。
当然,目前相比语音识别技术、甚至相比唇语语音识别,无声语音识别技术的发展阶段还很初级,应用效率也不高。
实际上无声语音识别是一项典型的“美好而无用”的AI技术,它既完美体现了一系列技术的排列组合,例如EMG信号无声语音识别所体现出的AI与神经学的结合;又在应用上极大程度的受限,即使在一些声音难以传播的场景下,也要考虑计算条件、识别语音后信息再传递的媒介,更不用提复杂的数据收集工作了。
但我们有理由相信,在未来AI技术越来越普及化、应用成本越来越低时,总会出现一些极端场景应用上这些看似无用的技术——也许未来有一天,战斗机的控制也要应用上语音交互呢?
- 蜜度索骥:以跨模态检索技术助力“企宣”向上生长
- 消息称塔塔集团将收购和硕印度iPhone代工厂60%股份 并接管日常运营
- 苹果揭秘自研芯片成功之道:领先技术与深度整合是关键
- 英伟达新一代Blackwell GPU面临过热挑战,交付延期引发市场关注
- 马斯克能否成为 AI 部部长?硅谷与白宫的联系日益紧密
- 余承东:Mate70将在26号发布,意外泄露引发关注
- 无人机“黑科技”亮相航展:全球首台低空重力测量系统引关注
- 赛力斯发布声明:未与任何伙伴联合开展人形机器人合作
- 赛力斯触及涨停,汽车整车股盘初强势拉升
- 特斯拉首次聘请品牌大使:韩国奥运射击选手金艺智
- 华为研发中心入驻上海青浦致小镇房租大涨,带动周边租房市场热潮
免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。