據(jù)VentureBeat報(bào)道，在語(yǔ)音嘈雜的環(huán)境中，要想分辨出有幾個(gè)人講話(huà)、在什么時(shí)間講話(huà)，對(duì)于機(jī)器來(lái)說(shuō)非常困難。但谷歌人工智能(AI)研究部門(mén)在語(yǔ)音識(shí)別方面取得了新進(jìn)展，能以92%的準(zhǔn)確率識(shí)別出每個(gè)人聲音的專(zhuān)屬模式。

　　谷歌AI研究部門(mén)在最新名為《Fully Supervised Speaker Diarization》的論文和相關(guān)博客文章中，研究人員描述了一種新的AI系統(tǒng)，它“能以一種更有效的方式識(shí)別聲音”。

　　這套系統(tǒng)涉及到Speaker diarization任務(wù)，即需要標(biāo)注出“誰(shuí)”從“什么時(shí)候”到“什么時(shí)候”在說(shuō)話(huà)，將語(yǔ)音樣本分割成獨(dú)特的、同構(gòu)片段的過(guò)程。強(qiáng)大的AI系統(tǒng)必須能夠?qū)⑿碌难葜v者發(fā)音與它以前從未遇到過(guò)的語(yǔ)音片段關(guān)聯(lián)起來(lái)。

　　這篇論文的作者聲稱(chēng)，核心算法已經(jīng)可在Github上的開(kāi)源軟件中可用，它實(shí)現(xiàn)了一個(gè)在線(xiàn)二值化錯(cuò)誤率(DER)，在NIST SRE 2000 CALLHOME基準(zhǔn)上是7.6%，這對(duì)于實(shí)時(shí)應(yīng)用來(lái)說(shuō)已經(jīng)足夠低了，而谷歌之前使用的方法DER為8.8%。

　　谷歌研究人員的新方法是通過(guò)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)模擬演講者的嵌入(如詞匯和短語(yǔ)的數(shù)學(xué)表示)，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它可以利用內(nèi)部狀態(tài)來(lái)處理輸入序列。每個(gè)演講者都從自己的RNN實(shí)例開(kāi)始，該實(shí)例不斷更新給定新嵌入的RNN狀態(tài)，使系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)發(fā)言者共享的高級(jí)知識(shí)。

　　研究人員在論文中寫(xiě)道:“由于該系統(tǒng)的所有組件都可以在監(jiān)督環(huán)境下學(xué)習(xí)，所以在有高質(zhì)量時(shí)間標(biāo)記演講者標(biāo)簽訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下，它比無(wú)監(jiān)督系統(tǒng)更受青睞。我們的系統(tǒng)受到全面監(jiān)督，能夠從帶有時(shí)間戳的演講者標(biāo)簽例子中學(xué)習(xí)?！?/p>

　　在未來(lái)的工作中，研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃改進(jìn)模型，使其能夠集成上下文信息來(lái)執(zhí)行脫機(jī)解碼，他們希望這將進(jìn)一步減少DER。研究人員還希望能夠直接對(duì)聲學(xué)特征進(jìn)行建模，這樣整個(gè)Speaker diarization系統(tǒng)就可以進(jìn)行端到端訓(xùn)練。