一套语言系统训练至少需要2万小时及过百万词汇量,没有足够的样本量也无法让其理解语言与文字之间的内在关系
继马云年初在德国刷脸支付淘宝后,上周招商银行也推出刷脸ATM取款。相比于人脸识别、指纹识别等生物特征在金融领域大放异彩,语音识别则不温不火地渗透到人们的生活细节中。10月初,科大讯飞发布客家话版本,这是其第14种地方方言;上周,出门问问则获得G oogle的C轮融资,这也是Google2010年退出中国后第一笔投资。
从语言学角度说,自然语言包括词法、语法、语义、语用四个阶段。目前语音识别从词法、语法的理解,逐步进入多种表达方式的语义阶段。如果说人脸识别让安全进入生物阶段,那么语音识别则让人工智能进入感官时代。真正学会主动思考的机器人时代似乎也不遥远了。
从“听得到”到“听得懂”
语音识别,用人类比喻就是先用耳朵(前端模块)听进去,然后通过大脑(识别系统)理解,然后再通过嘴巴(后端解码)表达出来。耳朵与嘴巴需要的是灵敏度,而大脑则需要不断训练学习。
关于前端,汉王科技常务副总裁徐冬坚告诉南都记者:“这部分难度主要在于算法,因为目前的语音样本主要来自于移动设备,都是非标准的、自然场景的。”一般情况需要信号处理与特征处理,前者去除环境噪音,后者则对某些特定语言进行标注,从而使语言成为机器能理解的“信号”。
标注之后就进入了识别系统,一套语音系统包括声学模型与语言模型。语言模型一般采用N -G ram模型,就是统计每个词前面的单词出现的概率;声学模型主要有深度网络与递进网络两种,微信、科大讯飞、出门问问都采用前者,和人脑类似,模型中的神经元获得标注后,对比已有的标注数据,通过不断反馈错误,使得每个神经元重新学习。
但出门问问C T O雷欣告诉南都记者,深度学习网络需要人工标准,“语音分析数据人工标注只需要听懂普通话就行,但对于语义分析的一些特定任务,要求语言学研究生以上级别,这导致其数据标注获取十分昂贵。”
大量数据的训练也是语音识别的门槛之一,像科大讯飞对一套语言系统训练至少需要2万小时及过百万词汇量,没有足够的样本量也无法让其理解语言与文字之间的内在关系,而云数据就在这里面发挥了作用。“以前的识别只能是在PC或嵌入式的设备上运行,现在通过云端来提供服务是识别技术发展的必然趋势。”徐冬坚表示,汉王向语音开发者开放A P I接口,而也是这些云平台的数据让语音识别变得不那么“高大上”。
同时,一套语言系统更多的学习还在于投入应用之后。这也能有效解决方言数据不足问题,比如说科大讯飞10月份刚上线客家话版本,但实际上客家话方言差异很大,目前只是以梅州为主音,在未来需要用户反馈去优化。
“目前微软人工智能机器人小冰上线一年多,一开始的训练数据来自必应的搜索大数据,而现在小冰已经实现了自我成长,超过50%的数据量来自于后期用户的反馈。”微软小冰负责人李笛告诉南都记者,“同时,小冰还具有情感计算的能力,可以通过用户的客观档案、重要时间节点以及行为习惯三方面进行采集,去理解每个用户的不同。”
说比听容易。如果“大脑”能够理解,解码便成了最容易的事。像小冰还听不懂粤语,但可以根据用户的定位和行为习惯表达粤语等方言俚语。根据不同场景,比如作为输入法的科大讯飞注重口语翻译文字,而出门问问的智能手表ticw atch则是将用户搜索内容通过发音字典“说”出来。
商业化前景
一个语音系统经过大量工程师、语言学家的训练推向市场,就要考虑商业化问题。“虽然语音不像人脸、指纹一样具有唯一性,可作为金融领域等的身份辨别功能,但语言的输入与交互更加自然”,雷欣如是表示。
目前,语音识别面向消费者的应用场景主要包括翻译文字、垂直搜索、定向推送,不同互联网公司根据其需求叠加不同服务。比如说在翻译文字上,搜索引擎谷歌、百度更注重网页翻译,阿里巴巴注重商品信息,而科大讯飞则偏重口语;而定向推送及垂直搜索主要是根据用户的上下文关联,推送更多生活服务,比如出门问问的可穿戴设备ticw atch。
“一个通用的语音识别引擎(常见的输入法)在识别某种特定领域(如垂直类生活服务搜索时),效果不会很好,这需要特定声音模型与语音模型的训练。”雷欣举例说,“比如‘帮我找一下附近的酒店,3星级以上,带W IFI,今晚入住,明天退房’,这需要理解用户核心需求找酒店以及其他关键信息。”
在长时间训练下,语音识别系统可以从理解语法到理解语义,应用于更多垂直行业领域———教育、车联网、智能家居是多家语音平台提到的最主要的垂直应用领域。比如科大讯飞介入普通话考试以及汽车互联网服务等领域;而汉王则结合其OCR识别(手写与文字识别),来表达公式、图像等教育内容。
比如车联网,“语音可以实现盲操作,不会分散司机注意力,比起图像更适用于高速驾驶状态”,达晨创投南区T M T投资总经理程仁田告诉南都记者,但实现车联网的前提是硬件上要先有联网功能。
“人脸可以作为身份辨别,但语言却是人工智能的感官系统。”微软(亚洲)互联网工程院院长王永东告诉南都记者,“人工智能助理小娜属于有用的工具阶段,这也是目前语音识别最广泛的应用领域,而小冰希望通过情感学习成为‘可信任’的朋友。你可以发现现在的语言输入基本是命令式的,而不是真正的交互式。”
“如果它能取得用户信任,理解用户的喜好,它的商业价值就更明显,比如说电商推荐。”王永东说,目前小冰肯定不考虑商业化问题。“谁喜欢一个没多熟,还天天‘安利’的朋友啊!
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