人工智能解讀唇語 不止能解碼語音和語言翻譯
使用人工智能來解碼語音和語言已有先例,而現(xiàn)在人們又能夠根據(jù)人工智能來解讀唇語。...
據(jù)外媒報道,一種新型的語音合成器可以跳過語音記錄,而直接將說話者嘴部動作轉(zhuǎn)換為語句。研究人員表示,該設(shè)備將能幫助聲帶麻痹患者發(fā)聲,向腦機(jī)接口又邁進(jìn)一步。描述該裝置的研究發(fā)表在《PLOS計(jì)算生物學(xué)》期刊上。
這項(xiàng)研究的作者來自法國國家科學(xué)研究中心。文章中提到,“這種語音合成器將人體主要語音發(fā)音器(舌,顎,口和嘴唇)的運(yùn)動轉(zhuǎn)換成智能語音。”說話者的發(fā)言,以及嘴部各個部位的位置會被同時記錄,然后通過人工智能網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行分析。
此處使用的人工智能算法是基于人類大腦建模的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)。算法設(shè)計(jì)針對偏復(fù)雜的模式識別。該深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN通過測量舌頭、下顎、軟腭和嘴唇的協(xié)調(diào)動作(又稱為“發(fā)音語音信號”)來識別嘴正在發(fā)音的某個詞語。
作者解釋道,DNN計(jì)算模型對這些測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,將“發(fā)音語音信號”轉(zhuǎn)換成“聲學(xué)語音信號”,“這項(xiàng)研究中,我們讓用于訓(xùn)練DNN模型的用戶,以及陌生新用戶都來測試語音合成器的實(shí)時控制性能,從而評估它在是否能很好地成為腦機(jī)接口的一部分。
”語音腦機(jī)接口將能通過解碼皮層的語言相關(guān)活動,實(shí)時控制語音合成器,從而幫助有嚴(yán)重發(fā)聲障礙的人恢復(fù)交流。為幫助連聲道都無法震動的患者“說話”,科學(xué)家將必須掌握如何解碼大腦信號,并將其翻譯成語音。
谷歌不久前推出了多語言之間機(jī)器翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)被成為“Zero-Shot翻譯系統(tǒng)”,并具有自我學(xué)習(xí)能力。它能將未學(xué)習(xí)過的兩種語言翻譯成一種已經(jīng)學(xué)習(xí)過的語言 --換言之,通過人工智能訓(xùn)練學(xué)習(xí)了如何實(shí)現(xiàn)X語言對Y語言的翻譯后,系統(tǒng)就能立即自動掌握從X到Z語言的翻譯。
Google Brain的博文把這項(xiàng)翻譯技術(shù)稱為神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)(Google Neural Machine Translation ,簡稱GNMT)。
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