谷歌(微博)人工智能部門DeepMind正與牛津大學(xué) 研究 人員合作,谷歌開發(fā)AI“讀唇”軟件。
為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo), 研究 人員選取了數(shù)千個(gè)小時(shí)的BBC電視短片,上傳到一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上,對(duì)其“讀唇”軟件進(jìn)行訓(xùn)練,即根據(jù)主播嘴部運(yùn)動(dòng)來(lái)識(shí)別其播報(bào)內(nèi)容。
結(jié)果,這款“讀唇”軟件的唇讀準(zhǔn)確率高達(dá)46.8%。相比之下,基于同樣的測(cè)試內(nèi)容,人類唇讀的準(zhǔn)確率只有12.4%。
這項(xiàng) 研究 基于牛津大學(xué)之前的一款人工智能“讀唇”系統(tǒng)“LipNet”。LipNet能將視頻中人物的嘴部運(yùn)動(dòng)與其臺(tái)詞進(jìn)行匹配,準(zhǔn)確率高達(dá)93.4%。當(dāng)然,該準(zhǔn)確率主要基于一些相對(duì)簡(jiǎn)單的句子。
DeepMind這款“讀唇”軟件名為“看、聽、 分析 與拼寫”(Watch,Listen,Attend,andSpell),與LipNet不同的是,DeepMind的軟件致力于更難的長(zhǎng)句。
為此,谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀看了來(lái)自BBC的約5000個(gè)小時(shí)的流行電視節(jié)目,包括《晚間新聞》和《提問時(shí)間》和《今日世界》等,共包含了11萬(wàn)個(gè)不同的句子,1.75萬(wàn)個(gè)不同的單詞。相比之下,測(cè)試LipNet的句子只包含了51個(gè)不同的單詞。
谷歌對(duì)此表示:“這項(xiàng) 研究 的目的是識(shí)別人們談話時(shí)的短語(yǔ)和句子,有聲音或沒有聲音都能識(shí)別。與之前的相關(guān) 研究 不同,它們僅限于有限數(shù)量的單詞或短語(yǔ),而我們的 研究 針對(duì)無(wú)限制的自然語(yǔ)言長(zhǎng)句。”
DeepMind團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,他們新開發(fā)的這款軟件除了能幫助聽力損傷人群,還支持其他一系列應(yīng)用,包括注釋電影、利用唇部動(dòng)作與Siri和Alexa等數(shù)字助理通信等。
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