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導(dǎo)讀：人工智能設(shè)備又邁進(jìn)一步：能讀懂唇語。設(shè)備一種新型的讀腦機(jī)語音合成器可以跳過語音記錄，而直接將說話者嘴部動作轉(zhuǎn)換為語句。懂唇杭州小姐出臺（小姐）vx《1662+044+1662》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá) 網(wǎng)易科技訊11月29日消息，語向又邁據(jù)外媒報道，接口進(jìn)步一種新型的設(shè)備語音合成器可以跳過語音記錄，而直接將說話者嘴部動作轉(zhuǎn)換為語句。讀腦機(jī) 該設(shè)備能“觀看”嘴唇的懂唇動作，并利用人工智能網(wǎng)絡(luò)將它們轉(zhuǎn)換成聲音。語向又邁 研究人員表示，接口進(jìn)步該設(shè)備將能幫助聲帶麻痹患者發(fā)聲，設(shè)備杭州小姐出臺（小姐）vx《1662+044+1662》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)向腦機(jī)接口又邁進(jìn)一步。讀腦機(jī)  描述該裝置的懂唇研究發(fā)表在《PLOS計算生物學(xué)》期刊上。 這項研究的語向又邁作者來自法國國家科學(xué)研究中心。文章中提到，接口進(jìn)步“這種語音合成器將人體主要語音發(fā)音器（舌，顎，口和嘴唇）的運動轉(zhuǎn)換成智能語音。” 說話者的發(fā)言，以及嘴部各個部位的位置會被同時記錄，然后通過人工智能網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行分析。 此處使用的人工智能算法是基于人類大腦建模的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）。算法設(shè)計針對偏復(fù)雜的模式識別。 該深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN通過測量舌頭、下顎、軟腭和嘴唇的協(xié)調(diào)動作（又稱為”發(fā)音語音信號“）來識別嘴正在發(fā)音的某個詞語。  作者解釋道，DNN計算模型對這些測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，將“發(fā)音語音信號”轉(zhuǎn)換成“聲學(xué)語音信號”。 作者提到，這項研究中，我們讓用于訓(xùn)練DNN模型的用戶，以及陌生新用戶都來測試語音合成器的實時控制性能，從而評估它在是否能很好地成為腦機(jī)接口的一部分。 “語音腦機(jī)接口將能通過解碼皮層的語言相關(guān)活動，實時控制語音合成器，從而幫助有嚴(yán)重發(fā)聲障礙的人恢復(fù)交流。 為幫助連聲道都無法震動的患者“說話”，科學(xué)家將必須掌握如何解碼大腦信號，并將其翻譯成語音。 使用人工智能來解碼語音和語言已有先例。 谷歌不久前推出了多語言之間機(jī)器翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)被成為“Zero-Shot翻譯系統(tǒng)“，并具有自我學(xué)習(xí)能力。它能將未學(xué)習(xí)過的兩種語言翻譯成一種已經(jīng)學(xué)習(xí)過的語言 ——換言之，通過人工智能訓(xùn)練學(xué)習(xí)了如何實現(xiàn)X語言對Y語言的翻譯后，系統(tǒng)就能立即自動掌握從X到Z語言的翻譯。 Google Brain的博文把這項翻譯技術(shù)稱為神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)（Google Neural Machine Translation ，簡稱GNMT）。 |