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索尼“無聲語音識別”大法:脖頸貼合傳感器,AI轉換皮膚震動信息

2020-05-27 20:01:36 雷鋒網 付靜 編輯:草根 瀏覽數:44草根網

如今,對于聽力有障礙的群體來說,聽不到的聲音,可以觸摸到了?!坝|摸”聽不到的語言,是由東京大學和索尼計算機科學研究所(CSL)共同研發的 AI 系統「Derma」實現的。有了 Derma 系統,只要在喉嚨周圍的皮膚上貼上...

如今,對于聽力有障礙的群體來說,聽不到的聲音,可以觸摸到了。

“觸摸”聽不到的語言,是由東京大學和索尼計算機科學研究所(CSL)共同研發的 AI 系統「Derma」實現的。有了 Derma 系統,只要在喉嚨周圍的皮膚上貼上傳感器,利用喉嚨和下顎的皮膚震動,就能將口形轉化為語音。

可“觸摸”的語言

根據病癥的嚴重程度,現階段治療聽力障礙的主流手段包括:

? 藥物治療:通過靜脈點滴或局部滴藥(如激素、抗菌素、抗病毒藥物等)消退炎癥,使聽力盡快恢復;

? 手術治療:主要針對外、中耳畸形、各種壓迫咽鼓管疾病、耳外傷等進行手術;

? 儀器輔助:如助聽器(聽力損失程度≤80dB)、人工耳蝸(聽力損失程度>80dB)。

其中,人工耳蝸植入是當前讓重度、極重度耳聾患者恢復聽力的唯一有效辦法。

早在 1957 年,法國科學家首次將電極植入一位全聾病人的耳蝸內,使該患者感知到周圍的環境音。直到上世紀 90 年代,人工耳蝸進入臨床應用階段,給極重度耳聾患者帶來了“新生”。

實際上,人工耳蝸的發展離不開電子技術、計算機技術、語音學、電生理學、材料學、耳顯微外科學的發展。在這些學科興起、發展之前,針對聽力障礙患者,科學家給出的應對措施是一種叫做 Tadoma 的觸診唇讀法。顧名思義,這種療法是指——聽力障礙患者通過用手指觸摸說話者的嘴唇、下巴、脖頸處,讀取說話者想表達的內容。

而上述日本團隊研發 AI 系統 Derma 的靈感,最初正是源于 Tadoma。

通過機器學習將 Tadoma 自動化

該團隊的設計其實就是將 Tadoma 療法的過程通過機器學習自動化了。

就其原理而言,如下圖所示,在喉嚨周邊的皮膚上貼上一個加速度/角速度傳感器,獲取無聲發聲時下顎、舌肌運動引起的從下顎到喉嚨的皮膚顫動信息,采用深度學習進行分析識別,最終實現將無聲語音轉換為語音輸入的無聲語音交互(Silent Speech Interaction,SSI)。

該傳感器可獲取 12 維的皮膚運動信息,深度學習可以分析、識別 35 種發聲類型。實驗表明,識別皮膚顫動信息的精準度超過 94%。

值得一提的是,研究團隊訓練模型用到了連接時間分類(Connectionist Temporal Classification, CTC)。

實際上,在訓練語音識別器的過程中,受說話者語速等因素影響,將輸入與輸出對齊是一個難點。為解決這一問題,連接時間分類就派上用場了。

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