最近，麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)家們提出了一種系統(tǒng)，基于對(duì)圖片的語(yǔ)音描述，可以學(xué)習(xí)在圖片中辨認(rèn)目標(biāo)物體，給定一張圖片和音頻解釋，模型可以實(shí)時(shí)辨認(rèn)出音頻描述的相關(guān)區(qū)域。

與現(xiàn)有的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)不同，該模型不需要對(duì)其訓(xùn)練的樣本進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注，而是模型直接從錄音中學(xué)習(xí)單詞，并從原始圖片中學(xué)習(xí)目標(biāo)物體，將它們相互連接。

目前，模型僅僅可以辨認(rèn)幾百個(gè)不同的單詞和目標(biāo)物體類別，但是研究者希望，未來(lái)他們的這種語(yǔ)音和目標(biāo)辨認(rèn)相結(jié)合的技術(shù)可以節(jié)約大量手工勞動(dòng)，為語(yǔ)音辨認(rèn)和圖像識(shí)別打開(kāi)新的世界。

像Siri之類的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)需要對(duì)上千小時(shí)的錄音進(jìn)行轉(zhuǎn)譯。用這些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)學(xué)會(huì)將語(yǔ)音信號(hào)映射到具體的單詞上。但一旦詞匯中出現(xiàn)了新術(shù)語(yǔ)，這種方法就不管用了，系統(tǒng)就要重新訓(xùn)練。

計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）的研究者，David Harwath表示：“我們想用一種更自然的方法進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，使用人類常用的信號(hào)和信息來(lái)訓(xùn)練。但是那樣的機(jī)器學(xué)習(xí)算法并不容易獲取。我們想到了一種類似教小孩走路并敘述自己所看到的景象的方法。”Harwath曾參與發(fā)表了一篇論文，論文中的模型在最近的計(jì)算機(jī)視覺(jué)歐洲會(huì)議上進(jìn)行了展示。

在上述論文中，研究人員用一張圖片展示了他們的模型，圖片上有一位年輕的金發(fā)小女孩，她有一雙藍(lán)色的眼睛，穿著藍(lán)色的連衣裙，背景中有一座白色燈塔，燈塔的頂部是紅色的。模型會(huì)學(xué)習(xí)圖片中的哪些像素與小女孩有關(guān)，例如哪些是“女孩”、“金發(fā)”、“藍(lán)眼睛”、“藍(lán)裙子”等等。隨著音頻的播放敘述，模型會(huì)在圖片上對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行高亮。

其中一種有前景的應(yīng)用就是在兩種不同的語(yǔ)言之間進(jìn)行裝換，無(wú)需雙語(yǔ)標(biāo)注器。全世界大約有7000種語(yǔ)言，只有100種左右有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別。但是，是否有這樣一種情景，當(dāng)兩種說(shuō)著不同語(yǔ)言的人描述同一幅圖畫呢？如果模型學(xué)會(huì)語(yǔ)言A所描述的語(yǔ)言信號(hào)所對(duì)應(yīng)的圖中物體，同時(shí)也學(xué)會(huì)了B所描述的同樣物體，那么它就能將這兩種信號(hào)看作是彼此的翻譯版本。

Harwath說(shuō)表示，這有助于解決神話故事中的“巴別塔”問(wèn)題。

音頻-視覺(jué)聯(lián)系

這項(xiàng)工作是Harwath等人早期一項(xiàng)研究的擴(kuò)展，他們當(dāng)時(shí)研究將語(yǔ)音與相關(guān)主題的圖片相連接。在早期研究中，他們從Mechanical Turk平臺(tái)的分類數(shù)據(jù)集中選擇不同場(chǎng)景的圖片，之后讓人對(duì)圖片進(jìn)行描述，就像給小孩子講故事，錄制大約10秒鐘的視頻。他們收集了20多萬(wàn)份圖片和與之對(duì)應(yīng)的音頻注解，分成了上百種不同類別，例如沙灘、購(gòu)物廣場(chǎng)、城市街道、臥室等等。

之后，他們?cè)O(shè)計(jì)了一款模型，由兩個(gè)獨(dú)立的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。其中一個(gè)處理圖像，另一個(gè)處理光譜（音頻信號(hào)的視覺(jué)表示）。模型的最高層會(huì)計(jì)算兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸出，并將語(yǔ)音模式映射到圖片數(shù)據(jù)上。

例如，研究者會(huì)A注釋輸入到圖片A中，這是相對(duì)應(yīng)的。之后又會(huì)隨機(jī)選擇一個(gè)注釋B輸入到圖片A中，這就是錯(cuò)誤的配對(duì)。經(jīng)過(guò)對(duì)比上千種錯(cuò)誤的陪讀，模型學(xué)會(huì)了與圖片A相對(duì)應(yīng)的語(yǔ)音信號(hào)，然后將這些信號(hào)和注釋中的單詞聯(lián)系起來(lái)。正如2016年一份研究中所描述的，模型學(xué)會(huì)了表示“water”這個(gè)詞的語(yǔ)音信號(hào)，然后檢索出了所有帶水的圖片。

但是Harwath表示，這并不能證明當(dāng)某人說(shuō)出特定單詞時(shí)就指的是某個(gè)像素。

matchmap

在新的論文中，研究人員對(duì)之前的模型進(jìn)行了修改，將特定詞語(yǔ)和特定的像素補(bǔ)丁聯(lián)系在一起。研究人員在同樣的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，但是最終共有40萬(wàn)個(gè)圖片注釋對(duì)子，他們從中隨機(jī)選取了1000對(duì)用作測(cè)試。

在訓(xùn)練時(shí)，模型像上述那樣給予不同的注釋，但這次，分析圖片的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖片用網(wǎng)格分成不同的部分，每個(gè)單元都有對(duì)應(yīng)的像素補(bǔ)丁。分析音頻的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將聲譜也分成不同片段，也就是說(shuō)一秒鐘可能會(huì)有一到兩個(gè)單詞。

在正確的圖片和注釋對(duì)子下，模型會(huì)將第一個(gè)圖片網(wǎng)格與第一段音頻對(duì)應(yīng)起來(lái)，然后將同樣的圖片網(wǎng)格與第二段音頻對(duì)應(yīng)，如此下去。對(duì)每個(gè)網(wǎng)格和音頻片段，模型都會(huì)給出一個(gè)相似度分?jǐn)?shù)，表示音頻信號(hào)與目標(biāo)物體的相似程度有多少。

但其中的難題是，在訓(xùn)練過(guò)程中，模型并不知道音頻和圖片對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)是什么。所以這篇論文最大的貢獻(xiàn)就是，它通過(guò)教網(wǎng)絡(luò)哪些圖片和注釋是同屬一類，而哪些不是，就能自動(dòng)推斷這些跨形態(tài)連接。

論文作者將語(yǔ)音和圖片像素之間的聯(lián)系稱作“matchmap”。訓(xùn)練了數(shù)千對(duì)圖片和注釋對(duì)子之后，網(wǎng)絡(luò)會(huì)在matchmap中主線縮小與詞語(yǔ)相對(duì)的目標(biāo)物體。

論文的寫作者Florian Metze說(shuō)：“很高興看到這種神經(jīng)方法連接起圖片元素和音頻片段，并且不用文本作為中間工具。這并非是模仿熱淚學(xué)習(xí)，而是完全基于彼此之間的連接。這也許能幫助我們理解，通過(guò)音頻和視頻線索如何形成視覺(jué)表示。機(jī)器翻譯是一種應(yīng)用，但它也能用于對(duì)瀕危語(yǔ)言的記錄上。我們也可以想象如何將這種技術(shù)應(yīng)用到廢除劉的語(yǔ)音中，或者殘障人士身上?！?/p>