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【我們為什麼挑選這篇文章】人工智慧結合語言學的自然語言處理（Natural Language Processing， NLP）又有新研究問世了！一個利用 AI、電極開發的模型，可以檢測出你嘴型念出、卻沒發出聲的話… 往好的方向想，這個或許可以應用在醫療上，試圖和聽障朋友溝通，但另一方面，是不是連在辦公室講老闆壞話都有可以被抓到？（責任編輯：賴佩萱）
本文經 AI 新媒體量子位（公眾號 ID：QbitAI）授權轉載，轉載請連繫出處
作者：量子位
吃飯的時候，想要和對面聊聊天，然而周遭嘈雜的聲音，讓你根本不知道 TA 在說什麼？又或者，想與聽障人士交流，然而對方聽不見你的聲音？
現在，檢測臉部肌肉變化的 AI 來了，只要你動了嘴，哪怕沒出聲，它也能知道你在說什麼。
這是 EMNLP 2020 的 最佳論文 ，來自 UC 伯克利的兩位作者，用 AI 和電極做了個「沉默語音」的檢測模型，可以檢測到你想說、但沒說出聲的話。
用電極收集無聲的語音
其中的原理究竟是什麼，我們來一探究竟。
「無聲語音」的本質，是人在說話時臉部、頸部肌肉的變化。說白了，你在對口型時雖然沒有出聲，但你的臉和脖子「出賣」了你。
而能夠檢測「無聲語音」的 AI，也正是這麼被做出來的。
在收集數據時，研究者會先在實驗者的臉上等部位貼 8 個貼片，每個貼片都是一個「監視肌肉變化」的傳感器，像這樣：
在這之後，需要錄製一段實驗者的有聲語音，並與肌電圖進行對應，如下圖（會錄製兩種語音數據，一種每句話 4 個詞左右，另一種每句話 16 個詞左右）：
這種方法能夠將肌肉的變化情況、和語音的類型對應起來。在記錄數據的過程中，還要再錄製一段「對口型」的肌電圖，但不需要發聲，也就是「沉默語音」。
之所以要收集兩份肌電圖，是 因為人在無聲說話時，肌肉的變化與發聲說話時的變化有些區別，例如部分發音部位的肌肉震顫幅度會變小，語速也有所變化 。
但如果要在無聲環境下，根據肌肉變化識別出想說的語音，就只能用對口型時的無聲肌電圖。
顯然，這些原因使得 AI 的訓練變得非常困難。
為了盡可能將識別準確率放大，研究人員額外採用了一種結構來降低模型損失。
不到 20 小時的語音集訓練，效果怎麼樣？
那麼，經由這種方法訓練出來的模型，效果怎麼樣？
研究人員分別在封閉詞集（Closed Vocabulary Condition）和開放詞集（Open Vocabulary Condition）上，對這種模型進行了測試。
其中，封閉詞集主要指介詞、限定詞、連詞等詞彙（如 of、and），這種詞彙集合少，容易訓練，AI 也容易形成「肌肉記憶」。
而開放詞集的範圍，就要廣泛得多了，包含名詞、形容詞等等詞彙，目前的詞語可以說是不計其數，想要讓 AI 會認這些詞彙，難度就要高得多。
判定的方式，是 WER，具體的計算方式是這樣的（原理類似於計算原句的出錯率）：
目前，這個 AI 在封閉詞集上的訓練水平已經達到了 3.6% 的 WER（越小越好）：
至於開放詞集的檢測，AI 經過訓練後，WER 也從高達 88% 的水平下降到了 68%。
雖然在開放詞集上的檢測，看起來效果並不完美，但別忘了，這個模型所用的數據集並不大。封閉檢測數據集，一共只有不到 1 小時的語音數據；開放檢測數據集，也只有 18.6 個小時的語音集。
而且，這些語音集還是無聲、有聲數據的合集。
不到 20 個小時的語音數據，訓練效果就已經達到了種水平。如果能獲得更大的數據樣本，模型的效果還會進一步提升。
認識神人作者
一作 David Gaddy，來自 UC 柏克萊的 NLP 組。平時的研究方向是無監督學習、語法分析和無聲演講。
Daniel Klein，一作的導師，研究方向主要是無監督學習、語法分析、訊息提取和機器翻譯。
NLP 新研究：諷刺檢測模型
這屆 EMNLP 的各種 NLP 研究，簡直不留活路：來自北京中科院、北京訊息工程學院的研究者，還發明了一種諷刺檢測模型。
這種 AI 模型會透過同時檢測文本和圖像，進行多模態語義理解，從而檢測出一個人在社交媒體上發出的動態，是否有諷刺的意思。
就像這句話：「這可真是場座無虛席的比賽，而且我們居然還搶到了位置。」表面上，這是句再正常不過的話，然而在配上圖片後，畫風頓時變得詭異了起來：
又例如這句話：「看起來就好吃極了。」
然而當看到散落在盒子邊緣的起司和餡料時，顯然這又是一句充滿諷刺意味的語句。
現在，這些語義訊息都已經被拿來餵給 了 AI，並訓練出了一個「懂得聽諷刺話」的模型。
目前這個模型，已經在推特這樣的社交媒體上進行了驗證，取得了 84.33% 的好效果。
看了這個 AI 模型，你還敢偷偷說老闆壞話嗎？
（本文經 量子位 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈就算是戴上口罩，AI 也知道你在說什麼丨 EMNLP 2020 最佳論文 〉。）
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