语音识别的前世今生 | 深度学习彻底改变对话式人工智能

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CNET科技行者 8月21日 北京消息:“语音识别”的终极梦想,是真正都能能 理解人类语言甚至是方言环境的系统。但几十年来,亲戚亲戚朋友并非要 有一个多多 有效的策略来创建原来有一个多多 系统,直到人工智能技术的爆发。

在过去几年中,亲戚亲戚朋友在人工智能和速率单位学习领域的突破,让语音识别的探索跨了一大步。市面上玲琅满目的产品也反映了并算是飞跃式发展,类事亚马逊Echo、苹果6手机手机手机Siri 等等。本文将回顾语音识别技术领域的最新进展,研究有有助于于其迅猛发展守护线程的元素,并探讨其未来以及亲戚亲戚朋友距离还非要完整出理 并算是问提还有多远。

背景:人机交互

多年来,理解人类突然都会人工智能的最重要任务之一。亲戚亲戚朋友不仅希望机器都能能 理解亲戚亲戚朋友在说些并算是,还希望它们都能能 理解亲戚亲戚朋友所要表达的意思,并基于并算是信息采取特定的行动。而并算是目标正是对话式人工智能(AI)的精髓。

对话式AI包蕴蕴含一个多多 主要类别:人机界面,以及人与人沟通的界面。在人机界面中,人类与机器往往通过语音或文本交互,届时机器会理解人类 (尽管并算是理解最好的法律法律依据是有限的) 并采取相应的一些最好的法律法律依据。图1表明,这台机器还非只是有一个多多 私人助理 ( Siri、Alexa类事的产品 ) 或并算是聊天机器人。 

图1:人机交互AI

在人与人之间的互动中,人工智能会在有一个多多 或有一个多多 以上进行会话、互动或提出见解的人类用户之间构建一座桥梁 ( 参见图2 ) 。类事,有一个多多 AI在听取电话会议后,都能能 创立出一段简要的电话记录摘要,并跟进相关人员。

图2:人与人之间互动的人工智能

对话式AI面前:机器感知与机器识别

为了理解对话式AI面前的挑战与技术,亲戚亲戚朋友非要研究人工智能的基本概念:机器感知与机器识别。

机器感知是指机器都能能 采用类事人类一些人凭感觉感知互近世界来分析数据的能力;换句话说,其本质上只是为机器赋予人类的感知能力。近来只是的人工智能算法都非要使用电脑摄像头,如目标检测和识别,都归属于机器感知范畴——主要涉及视觉出理 。语音识别和分析则是并算是利用听觉的机器感知技术。 

机器识别是在机器感知所生成的元数据之上的推理运算。机器识别包括决策制定、专家系统、行动执行以及用户的意图等方面。一般状况下,可能性非要 机器识别,对AI的感知系统太少再产生任何影响,而机器感知会提供适当的元数据信息来令其做出决策与执行行动。 

在对话式AI中,机器感知包括所有的语音分析技术,如识别和性能分析;机器识别则包括所有与语言理解能力相关的技术,而这也是自然语言出理 ( NLP ) 的一每段。 

语音识别的发展

语音识别的研究和发展状况基本分为有一个多多 主要时期:

  • 2011年时候 

亲戚亲戚朋友对语音识别的活跃研究可能性进行了几十年,而事实上,即使是在二十世纪200年代和200年代,亲戚亲戚朋友也突然在试图构建语音识别系统。然而,在2011年以及速率单位学习、大数据和云计算再次出現时候,并算是出理 方案还远远不足英文以被大规模采用以及商业使用。从本质上来说,其算法还不足英文好,当时也非要 足够的数据还非要用于算法的训练,时候无法进行高性能计算机也阻碍了研究人员运行更冗杂的实验。

  • 2011年-2014年

速率单位学习产生的第有一个多多 重大影响指在在2011年,当时有有一个多多 研究小组共同创造了第有一个多多 基于速率单位学习的语音识别系统,而并算是研究小组成员包括来自微软的研究人员、李登(Li Deng)、董玉(Dong Yu)和亚历克斯·阿赛罗(Alex Acero),以及杰弗里·希尔顿(Geoffrey Hinton)和他的学生乔治·达尔(George Dahl)。效果很即时:其相对错误率降低了25%以上。而并算是系统也是速率单位学习领域进行大规模发展和改进的切入点。 

此后,在有了更多数据、云计算可用后,苹果6手机手机手机(Siri)、亚马逊 (Alexa) 和谷歌类事的大公司均采用了速率单位学习技术,时候对其产品性能有着显著的改善,并将其产品发布到了市场上。

  • 2015至今 

在2014年底,递归神经网络获得了更多的关注。与此共同,递归神经网络与注意力模型、记忆网络以及一些技术共同,掀起了并算是领域发展的第三次浪潮。如今,几乎每并算是算法可能性出理 方案都采用了并算是类型的神经模型,时候实际上,几乎所有的关于语音的研究都已转向速率单位学习。 

语音识别领域,神经模型的最新进展 

过去六年中,语音识别在此前40多年的基础上创造了更多的突破。并算是非凡的新进展主要归功于神经网络。要理解速率单位学习所带来的影响以及它所扮演的角色,亲戚亲戚朋友首先非要理解语音识别是如保工作的。 

尽管近200年来语音识别突然属于热门研究领域,然而构建都能能 理解人类语言的及其仍旧是人工智能最具挑战性的问提之一,要实现并算是目标非常困难。语音识别由不少明确的任务组成:给出并算是制定的人类语言,时候尝试将其语音转添加文字。然而,机器所识别的语音中可能性包括一每段噪音,只是就要求其都能能 从噪声中提取出与对话相关的每段并将其转添加有意义的文字。 

语音识别系统的基本构造块 

语音识别基本分为有一个多多 主要每段:

  • 信号位准:信号为准的目的是提取语音信号并增强信号(可能性有必要一段话),或是进行适当的预出理 、清理和特性提取。这非常类事每一项机器学习任务,换句话说,可能性给定一些数据,亲戚亲戚朋友非要做适当的数据预出理 和特性提取。
  • 噪音位准:噪音位准的目的在于将不同的特性划分成不同的声音。换句话说,声音并算是太少再能提供出有一个多多 足够精确的标准,而有时亲戚亲戚朋友将次于原声的声音称为声学标准。
  • 语言位准:可能性亲戚亲戚朋友假设并算是声音都会人类所产生时候是有意义的,时候亲戚亲戚朋友还非要把并算是声音组合成词语,时候把并算是词语组合成一段话。在语言位准中,并算是技术通常属于不类事型的NLP技术。

基于速率单位学习的改进

深入学习对语音识别领域产生了巨大的影响。其影响非常深远,即使在今天,几乎每有一个多多 语音识别领域的出理 方案都可能性包蕴蕴含一个多多 或多个基于神经模型的嵌入算法。

通常而言,亲戚亲戚朋友对语音识别系统的评价都基于有一个多多 名为配电盘(SWBD)的行业标准。SWBD是有一个多多 语音语料库,整合了电话中的即兴对话,蕴含音频和人声的副本。 

语音识别系统的评估标准主要基于其误字率(WER),误字率是指语音识别系统识别错误的单词有几次。图3展示了从2008年到2017的误字率改进状况。

 

图3:误字率改进状况

从2008年到2011年,误字率突然都指在有一个多多 稳定的状况,指在23%至24%之间;而速率单位学习从2011年刚结束了了再次出現时起,误字率从23.6%降低至5.5%。并算是重大发展对语音识别开发而言是并算是变革,其误字率的改进相对提高了近77%。误字率的改善也产生了广泛应用,类事苹果6手机手机手机Siri、亚马逊 Alexa、微软 Cortana 和 Google Now,并算是应用也还非要通过语音识别激活各种家居,如亚马逊Echo 和 Google Home。 

秘密武器

非要 ,系统产生非要 大幅度改善的由于是并算是呢?是都会并算是技术还非要使得误字率从23.6%减少到了5.5%呢?遗憾的是,并非要 一些单独的技术、最好的法律法律依据。 

然而,深入学习和语音识别息息相关,构发明家 了有一个多多 还非要涉及各种不同技术和最好的法律法律依据的先进系统。 

类事,在信号位准中,有着不同的基于神经模型从信号中提取和增强语音并算是的技术 (图4) 。共同,还有都能能 用更加冗杂高效的基于神经模型的最好的法律法律依据取代经典特性提取最好的法律法律依据的技术。

 

图4:信号位准的分析

声音和语言位准中也包蕴含各种各样不同的速率单位学习技术,无论是声音等级分类还是语言等级分类,都采用了不类事型基于神经模型的架构(见图5)。

 

图5:声音和语言位准分析

总而言之,建立有一个多多 先进的系统并都会一项容易的工作,而实现将所有涉及的并算是不同技术集成为有一个多多 系统的过程只是轻松。

前沿研究

近来在语音识别领域有非要 多的突破,非要 亲戚亲戚朋友自然要问,语音识别接下来的突破口在哪?未来聚焦的研究点或将从以下有一个多多 主要领域展开:算法、数据和可扩展性。

  • 算法

随着亚马逊Echo 与 Google Home 的成功,一些公司正在发布都能能 识别理解语音的智能扬声器和家庭设备。然而,并算是设备的推出又带来了有一个多多 新问提:用户说话时往往距离麦克风都会很近,类事用户用手机对话时的状况。而出理 远距离语音识别又是有一个多多 具有挑战性的问提,只是研究小组也正在积极研究并算是问提。如今,创新的速率单位学习和信号出理 技术可能性还非要提高语音识别的质量了。

  • 数据

语音识别系统的关键问提之一是不足英文现实生活的数据。类事,不能自己获得高质量的远程通话数据。时候,有只是来自一些来源的数据可用。有一个多多 问提是:亲戚亲戚朋友还非要创建至少的合成器来生成培训用的数据吗?今天,生成合成数据并培训系统正在受到重视。

为了训练语音识别系统,亲戚亲戚朋友非要共同具备音频和转录的数据集。人工转录是繁琐的工作,有都会由于多量音频的问提。时候,都会了对半监督培训的积极研究,并为识别者建立了适当程度的信心。

可能性速率单位学习与语音识别相结合,时候对CPU和内存的占用量不容小觑。随着用户多量采用语音识别系统,构建经济高效的云出理 方案是有一个多多 具有挑战性的重要问提。对如保降低计算成本并开发更有效的出理 方案的研究突然在进行。今天,大多数语音识别系统都会基于云的,时候具有非要出理 的有一个多多 具体问提:延迟和持续连接。延迟是非要立即响应的设备(如机器人)的关键问提。在长时间监听的系统中,可能性速率单位单位成本,持续连接是有一个多多 问提。时候,还非要对边缘语音识别的研究,它非要保持基于云的系统的质量。

  • 出理 语音识别问提

近年来,语音识别的表现和应用再次出現了巨大的飞跃。亲戚亲戚朋友离完整出理 并算是问提还有多远?答案是我不好五年、是我不好十年,但仍然有一些挑战性的问提非要时间来出理 。

第有一个多多 问提是对噪音的敏感性问提。有一个多多 语音识别系统在非常接近麦克风时候不嘈杂的环境中运行得很好——然而,可能性说话的声音比较远可能性环境很嘈杂能迅速降低系统的效能。

第十个 非要出理 的问提是语言扩展:世界上至少有7000种语言,绝大多数语音识别系统都能能 支持的语言数量至少是八十种。扩展系统带来了巨大的挑战。

此外,亲戚亲戚朋友缺少一些语言的数据,时候不足英文数据资源则难以创建语音识别系统。

结论

速率单位学习在语音识别和对话式AI领域刻下了深深的印记。而鉴于该技术最近获得的突破,亲戚亲戚朋友真的正指在一场革命的边缘。

而最大的问提在于,亲戚亲戚朋友算是准备赢得语音识别领域的技术挑战,并像一些商品化技术一样刚结束了了运用它呢?可能性说,算是还有原来新的出理 方案正听候着亲戚亲戚朋友去发现?毕竟,语音识别的最新进展只是未来科技蓝图的一小块:语言理解并算是只是有一个多多 冗杂时候或许更加强大的有一个多多 领域。

<来源 :OREILLY;编译:科技行者>