[[177778]]

作者| Hal Hodson

策劃 | Aileen 魏子敏

編譯 | 姜范波 Molly

【導(dǎo)語】人工智能正在進(jìn)軍唇語解讀陣地。谷歌DeepMind和牛津大學(xué)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室的一個項(xiàng)目正利用BBC的大量節(jié)目數(shù)據(jù)，創(chuàng)造唇語解讀系統(tǒng)，把人類專家遠(yuǎn)遠(yuǎn)地甩在身后。

這套系統(tǒng)的訓(xùn)練材料包括約5000小時、6個不同的電視節(jié)目，如Newslight，BBC Breakfast 和Question Time。總體而言，視頻包含了118,000個句子。

牛津大學(xué)和DeepMind的研究人員用2010年1月至2015年12月播出的節(jié)目訓(xùn)練了這套系統(tǒng)，并用2016年3月至9月的節(jié)目來做測試。

這里是一段沒有字幕的剪輯↓↓

[[177779]]

同樣一段剪輯，但是人工智能系統(tǒng)已經(jīng)給出了字幕↓↓

人工智能制勝之道

對數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇的200個片段，在唇語解讀這件事上，人工智能完勝人類專家。

在測試數(shù)據(jù)集上，人類專家無錯誤注釋的字?jǐn)?shù)僅有12.4%，而人工智能達(dá)到46.8%。同時，它犯的許多錯誤是很小的缺省，如少了一個詞尾的“s”。這樣的成績，也完勝其它的自動唇語解讀系統(tǒng)。

“這是邁向全自動唇語解讀系統(tǒng)的一大步。”芬蘭奧盧大學(xué)的周子恒(音譯)說：“沒有那個巨大的數(shù)據(jù)集，我們無法檢驗(yàn)像深度學(xué)習(xí)這樣的新技術(shù)。”

兩個星期前，一個名為LipNet的類似深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)——同樣是牛津大學(xué)開發(fā)的——在一個名為GRID的數(shù)據(jù)集上勝過了人類。但是GRID只包含了由51個獨(dú)立單詞組成的詞表，而BBC數(shù)據(jù)集包含了近17，500個獨(dú)立單詞，挑戰(zhàn)要大得多。

另外，BBC數(shù)據(jù)集的語法來自廣泛的真實(shí)人類語言，而GRID的33，000個句子語法單一，都是同樣的模式，預(yù)測起來要簡單得多。

DeepMind向牛津大學(xué)的這個小組表示，他們將開放BBC數(shù)據(jù)集以供訓(xùn)練用。 來自LipNet的Yannis Assael說，他非常渴望能使用這個數(shù)據(jù)集。

唇語解讀之路

為了讓BBC數(shù)據(jù)集可供自動唇語解讀所用，視頻片段需先用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行處理。問題在于，音頻流和視頻流經(jīng)常有1秒左右的延遲，這使得人工智能幾乎無法在所說的單詞和相應(yīng)的口型之間建立聯(lián)系。

但是，假設(shè)大多數(shù)的視頻和音頻對應(yīng)完好，一個計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以學(xué)會將聲音和口型正確地對應(yīng)起來。基于這個信息，系統(tǒng)找出那些不匹配的的，將它們重新匹配。這樣自動處理了所有的5000小時的視頻和音頻資料后，唇語解讀的挑戰(zhàn)就可以開始了——這個挑戰(zhàn)對人工而言，是艱巨的。

在此之前，大家已經(jīng)進(jìn)行了許多相關(guān)的嘗試。他們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)來從靜止的圖像中預(yù)測音位(phoneme)和視位(viseme)。這兩個概念分別是聲音和圖像中可以辨認(rèn)出來的語言的最小單位。然后人們接著嘗試去識別詞匯及詞組。

大神們使用離散余弦變換(DCT)，深度瓶頸特征(DBF)等等手段來進(jìn)行詞匯及詞組的預(yù)測。總的來講，此前的研究有兩個方面，其一是使用CTC(Connectionist Temporal Classification)，這中方法首先在幀的層次上給出預(yù)測，然后把輸出的字符流按照合適的方式組合起來。這種方法的缺陷是詞匯與詞匯之間是獨(dú)立的。另一個方向是訓(xùn)練序列-序列模型。這種方式是讀取整個輸入序列，然后再進(jìn)行預(yù)測。對這個系統(tǒng)幫助***的就是Chan等人的論文《Vinyals. Listen, attend and spell》。論文中提出了一種很精致的聲音到文字的序列-序列方法。

這套唇語識別系統(tǒng)由一套“看-聽-同步-寫”網(wǎng)絡(luò)組成。它可以在有聲音或沒有聲音的情況下，通過識別講話人的面部，輸出視頻里面講的句子。在輸出向量Y=(y1,y2,...,yl)中，定義每一個輸出字符yi都是前面左右字符y<i的條件分布，輸出圖像序列

來進(jìn)行唇語識別，輸入音頻序列

進(jìn)行輔助。這樣，模型的輸出的概率分布為

系統(tǒng)由三個主要部分組成：圖像編碼、音頻編碼和文字解碼。

下圖是系統(tǒng)的示意圖↓↓

其中，s 為狀態(tài)向量，o為編碼器的輸出。***會輸出字符序列的概率分布。

這套系統(tǒng)可以應(yīng)用在許多方面，當(dāng)然不包括唇語竊聽:) 。它可以在嘈雜的環(huán)境中，向手機(jī)發(fā)送文字信息，這樣你的siri就可以不必聽你講清楚了。也可以為檔案中無聲的電影進(jìn)行配音。還可以處理同時有好多人說話的情況。當(dāng)然，它還有很多可以改進(jìn)的空間，比如它的輸入是一個視頻的完整的唇語動作。但是在實(shí)時的視頻處理中，它只能獲得當(dāng)前所有的唇語動作，未來的唇語動作顯然是無法獲得的。

接下來的問題是如何應(yīng)用人工智能的唇語解讀新能力。我們不必?fù)?dān)心計(jì)算機(jī)通過解讀唇語來偷聽我們的談話，因?yàn)殚L距離麥克風(fēng)的偷聽能力在多數(shù)情況下要好得多。

周子恒認(rèn)為，唇語解讀最有可能用在用戶設(shè)備上，幫助它們理解人類想要說的。

Assael 說：“我們相信，機(jī)器唇語解讀器有非常大的應(yīng)用前景，比如改進(jìn)助聽器，公共場所的無聲指令(Siri再也不必聽到你的聲音了)，嘈雜環(huán)境下的語音識別等。”

來源：https://www.newscientist.com/article/2113299-googles-deepmind-ai-can-lip-read-tv-shows-better-than-a-pro/

【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文，微信公眾號“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】