谷歌于5月在I/O上宣布了Euphonia項(xiàng)目：試圖使語音識(shí)別理解具有非標(biāo)準(zhǔn)語音或障礙的人。谷歌剛剛發(fā)布了一篇文章和一篇論文，解釋了其人工智能的一些功能。

　　對(duì)于那些有運(yùn)動(dòng)障礙的人，比如由肌萎縮側(cè)索硬化癥(ALS)等退化性疾病引起的人，他們的說話聲音根本無法被現(xiàn)有的自然語言處理系統(tǒng)所理解。

　　ASR(自動(dòng)語音識(shí)別)系統(tǒng)通常是從“典型”語音中訓(xùn)練出來的，這意味著代表性不足的群體，比如那些有語音障礙或口音重的群體，不會(huì)體驗(yàn)到同樣程度的實(shí)用功能。

　　目前最先進(jìn)的ASR模型也會(huì)發(fā)生高錯(cuò)誤率，只有中度言語障礙的ALS，有效地阻止訪問ASR依賴的技術(shù)。

　　值得注意的是，他們至少在一定程度上要?dú)w咎于訓(xùn)練集。這是我們?cè)谌斯ぶ悄苣Ｐ椭邪l(fā)現(xiàn)的那些內(nèi)隱偏見之一，這些偏見可能會(huì)在其他地方導(dǎo)致高錯(cuò)誤率，比如面部識(shí)別。

　　對(duì)谷歌的研究人員來說，這些意味著他們要從ALS患者那里收集數(shù)十小時(shí)的語音。正如你可能預(yù)期的那樣，因?yàn)槊總�(gè)人受自身狀況的影響都不一樣，所以適應(yīng)疾病的影響與適應(yīng)，比如說，一種不尋常的口音，不是同一個(gè)過程。

　　用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的語音識(shí)別模型作基準(zhǔn)，然后以一些實(shí)驗(yàn)性的方式進(jìn)行調(diào)整，在新的音頻上進(jìn)行訓(xùn)練。僅這一點(diǎn)就大大降低了單詞錯(cuò)誤率，而且對(duì)原始模型的更改相對(duì)較小，這將意味著在調(diào)整到一個(gè)新的語音時(shí)不需要太多的計(jì)算。

　　研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)這個(gè)模型仍然被一個(gè)給定的音素(即像“e”或“f”這樣的單個(gè)語音)所混淆時(shí)，它有兩種錯(cuò)誤。首先，它不能識(shí)別圖上的因素，因此不能識(shí)別單詞。其次，模型必須猜測(cè)說話者想要表達(dá)的音素，在兩個(gè)或兩個(gè)以上單詞發(fā)音大致相似的情況下，就有可能會(huì)選擇錯(cuò)誤的音素。

　　第二個(gè)錯(cuò)誤是智能處理的錯(cuò)誤。也許你說，“我要回到房子里去”，而系統(tǒng)卻不能識(shí)別出房子里的“b”和“h”。

　　但這要留給未來去研究。目前，你可以知道的是該團(tuán)隊(duì)發(fā)表的一篇名為“在有限的數(shù)據(jù)下，個(gè)性化語音障礙和重音語音的ASR”的論文，將于下月在奧地利舉行的Interspeech大會(huì)上發(fā)表。