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语音识别新方向:仿生蝙蝠耳能用声纳精准“聆听”

归档日期:07-08       文本归类:被动式声纳      文章编辑:爱尚语录

  蝙蝠使用生物声呐,为夜晚在丛林中飞行导航。他们的超声波脉冲,可以比人造声呐装置更精确地对声音进行定位。为复制、驾驭这种能力,IBM学院奖获得者Rolf Müller教授协同他在弗吉尼亚理工学院(Virginia Tech)的团队,设计了一种人造蝙蝠耳。

  Rolf Müller的研究引起了IBM的注意。IBM专家韩金萍(音译)的神经计算团队,和IBM Watson语音专家崔晓东(音译)和他的同事,看到了Müller教授人造“动态外耳”(dynamic peripheral,蝙蝠可转动的外耳使它们的生物声呐更加准确)的潜力,并希望借此提高人类语音理解的能力。他们把Müller的博士生Anupam Gupta纳入团队,一同他们探索人造蝙蝠仿生耳在语音处理的应用。

  研究团队根据蝙蝠改变耳朵形状的能力,仿制了一个动态接收系统。它能提高自动语音识别系统(ASR)的精确度,还能更准确地对谈话者定位。韩金萍将在他们的论文《受菊头蝠启发的接收动力学把动态特点加入语音信号》,及本周美国声学协会第172届会议上展示了这一发现。

  这些动态系统有潜力发展成让使用者“像蝙蝠那样聆听”的语音接收设备。这会改进现有的助听器和指向性传声器。并可应用于任何需要对声音来源进行定位、理解的场景。

  设想你身处一个忙碌、吵闹的集市。听清楚你旁边的人在说什么都可能是一项挑战。有了这项技术,同伴的声音就能被一个可变形的助听器识别,然后翻译成你能听懂的话。它还可以过滤掉闹市的杂音,和其他人嗡嗡的说话声。

  仿生蝙蝠耳的生物声呐算法蝙蝠的超声波具有10–200 kHz的频率,而人耳只能识别20 Hz–20 kHz的声音。因此对我们来说它声调太高,大多数是听不到的。为了驾驭蝙蝠的生物声呐频率和精度,Gupta加入韩金萍团队编写能够把语音讯号转化为超声波脉冲的代码——然后再把超声波转化为我们能够听到的正常语言。

  这首先需要建立一个数据库。为了尽可能地简化,韩金萍团队使用了卡内基梅隆大学开源数据库中,11个美式英语朗读者的英语字母和数字的发音。

  举例子,以字母“A”或者数字“1”形式出现的数据,被麦克风接收,然后转化为超声波信号。超声波扬声器播放该信号。随后,具有“动态外耳”的人造蝙蝠耳接收信号。最后,软件把超声波信号转化为原始数据——字母“A”或者数字“1”。

  现实(闹市)中的人造耳朵虽然只包含字母和数字的声音信号数据库有较大限制,但通过分析它,韩金萍团队表示人造耳用“动态、方向性的的时间频率模型”丰富了语音信号。下一步,研究人员把人造耳处理后的声音与原始语音进行对比,来衡量人造耳的精度。因此,他们把原始语音数据和经人造耳处理的声音数据,放入分类器(classifier)中进行识别。67%的语音信号能被成功识别出来。而在没有动态外耳的对照组中,只有35%的声音数据被识别。

  有了更多的可用分析数据后,研究员们将着手用行业基准来对该系统进行测试,并开发仿生学习算法。再或者,将来他们可能会开发一个“聆听”app,把智能手机麦克风变成接入物联网的指向性麦克风,来帮助使用者选择现实中他想要听到的声音。IBM研究人员认为,实现它并不是太遥远。

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