美國知名投資機構(gòu)Mangrove Capital Partners在《2019年語音技術(shù)報告》中,給語音下了一個宏大的定義——歡迎下一代的顛覆者。
可如果把時間倒退10年,大部分人還是會把“語音交互”定義為一場豪賭,都知道贏面比較大,卻遲遲不敢下注,因為概念的落地還沒有一個明確的期限,當(dāng)正確的路徑被走通之前,永遠都存在不確定性。
不過在此前的80年里,人類對語音技術(shù)的希望從未破滅,就像是在迷宮中找尋出口一般,一遍又一遍的試錯,最終找到了正確的路徑。
01 漫長的孩提時代
“小度小度,明天天氣怎么樣?”“小度小度,我想聽周杰倫的歌” “小度小度,我想給爸爸打電話”,諸如這樣的指令每天有幾億次發(fā)生,哪怕是牙牙學(xué)語的孩子也可以和智能音箱進行流暢的對話。
但在50年前,就職于貝爾實驗室的約翰·皮爾斯卻在一封公開信中為語音識別下了“死亡診斷書”:就像是把水轉(zhuǎn)化為汽油、從海里提取金子、徹底治療癌癥,讓機器識別語音幾乎是不可能實現(xiàn)的事情。
彼時距離首個能夠處理合成語音的機器出現(xiàn)已經(jīng)過去30年的時間,距離發(fā)明出能夠聽懂從0到9語音數(shù)字的機器也過去了17個年頭。這兩項創(chuàng)造性的發(fā)明均出自貝爾實驗室,但語音識別技術(shù)的緩慢進展,幾乎消磨掉了所有人的耐心。
在20世紀的大部分時間里,語音識別技術(shù)就像是一場不知方向的長征,時間刻度被拉長到了10年之久:
上世紀60年代,時間規(guī)整機制、動態(tài)時間規(guī)整和音素動態(tài)跟蹤三個關(guān)鍵技術(shù)奠定了語音識別發(fā)展的基礎(chǔ);
上世紀70年代,語音識別進入了快速發(fā)展的階段,模式識別思想、動態(tài)規(guī)劃算法、線性預(yù)測編碼等開始應(yīng)用;
上世紀80年代,語音識別開始從孤立詞識別系統(tǒng)向大詞匯量連續(xù)語音識別系統(tǒng)發(fā)展,基于GMM-HMM的框架成為語音識別系統(tǒng)的主導(dǎo)框架;
上世紀90年代,出現(xiàn)了很多產(chǎn)品化的語音識別系統(tǒng),比如IBM的Via-vioce系統(tǒng)、微軟的Whisper系統(tǒng)、英國劍橋大學(xué)的HTK系統(tǒng);
但在進入21世紀后,語音識別系統(tǒng)的錯誤率依然很高,再次陷到漫長的瓶頸期。直到2006年Hiton提出用深度置信網(wǎng)絡(luò)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使得訓(xùn)練深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得容易,從而掀起了深度學(xué)習(xí)的浪潮。
只是在2009年之前70年左右的漫長歲月里,中國在語音識別技術(shù)上大多處于邊緣角色,1958年中國科學(xué)院聲學(xué)所利用電子管電路識別10個元音,1973年中國科學(xué)院聲學(xué)所開始了計算機語音識別,然后是863計劃開始開始組織語音識別技術(shù)的研究,直到百度、科大訊飛等中國企業(yè)的崛起。
02 躍進的少年時代
2010年注定是語音識別的轉(zhuǎn)折點。
前一年Hinton和D.Mohamed將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語音的聲學(xué)建模,在小詞匯量連續(xù)語音識別數(shù)據(jù)庫TIMIT上獲得成功。
從2010年開始,微軟的俞棟、鄧力等學(xué)者首先嘗試將深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入到語音識別領(lǐng)域,并確立了三個維度的標(biāo)準(zhǔn):
數(shù)據(jù)量的多少,取決于搜索量、使用量的規(guī)模;
算法的優(yōu)劣,頂級人才扮演者至關(guān)重要的角色;
計算力的水平,關(guān)鍵在于FPGA等硬件的發(fā)展。
在這三個維度的比拼中,誰擁有數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢,誰聚集了頂級的人才,誰掌握著強大的計算能力,多半會成為這場較量中的優(yōu)勝方。于是在語音識別的“少年時代”,終于開始了躍進式的發(fā)展,刷新紀錄的時間間隔被壓縮到幾年到幾個月。
2016年語音識別的準(zhǔn)確率達到90%,但在這年晚些時候,微軟公開表示語音識別系統(tǒng)的詞錯率達到了5.9%,等同于人類速記同樣一段對話的水平,時任百度首席科學(xué)家吳恩達發(fā)聲稱百度在2015年末即達到了同等水平;2017年6月,Google表示語音識別的準(zhǔn)確率達到95%,而早在10個月前的時候,李彥宏就在百度世界大會上宣布了百度語音識別準(zhǔn)確率達到97%的消息。
一個有些“奇怪”的現(xiàn)象,為何在語音識別領(lǐng)域缺少前期積累的中國,可以在極短的時間內(nèi)實現(xiàn)從無到有,甚至有后發(fā)先至的趨勢?可以找到的原因有二:
首先,傳統(tǒng)專利池被挑戰(zhàn),競爭回歸技術(shù)。
語音識別進入深度學(xué)習(xí)時代,并沒有背負太多的專利包袱,中美玩家們有機會站在了同一起跑線上。
比如2013年百度的語音識別技術(shù)還主要基于mel-bank的子帶CNN模型;2014年就獨立發(fā)展出了Sequence Discriminative Training(區(qū)分度模型);2015年初推出基于LSTM –HMM的語音識別,年底發(fā)展出基于LSTM-CTC的端對端語音識別系統(tǒng);2016年和2017年將Deep CNN模型和 LSTM、CTC結(jié)合起來,2018年推出Deep Peak 2模型,2019年又發(fā)布了流式多級的截斷注意力模型……
而在不久前結(jié)束的百度AI開發(fā)者大會上,百度還推出了針對遠場語音交互的鴻鵠芯片,可以實現(xiàn)遠場陣列信號實時處理,高精度超低誤報語音喚醒以及離線語音識別。
其次,語音識別進入到生態(tài)化、產(chǎn)業(yè)化的時代。
在Google發(fā)布了語音開放API后,對Nuance產(chǎn)生了致命的打擊,不僅僅是Google在產(chǎn)品和技術(shù)上的優(yōu)勢,也來自于Google強大的人工智能技術(shù)生態(tài),例如以TensorFlow為代表的深度學(xué)習(xí)引擎。
同樣的邏輯,百度在2015年就開放了上百項智能語音專利,與海爾、京東、中興通訊、中國普天等組建了智能語音知識產(chǎn)權(quán)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,同時PaddlePaddle、Warp-CTC、百度大腦的開放和開源,對中文語音識別有著潛移默化的影響,成為了中國語音識別領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)的制定者。
除此之外,2018年公布的第二十屆中國專利評審結(jié)果中,百度的語音、機器翻譯、無人車相關(guān)三項專利獲獎,成為人工智能領(lǐng)域至今為止在國內(nèi)專利界獲得的最高級別政府獎項。
其中“語音專利”涉及的新語音識別模型——采用深度學(xué)習(xí)算法在24時內(nèi)對數(shù)以百億級的大規(guī)模數(shù)據(jù)進行實時分析,高性能計算,令語音識別技術(shù)的準(zhǔn)確率達97%,解決了語音識別領(lǐng)域關(guān)鍵性、共性的技術(shù)難題,被MIT 評為“2016年全球十大突破技術(shù)”。
語音識別的話語權(quán),逐漸從大學(xué)和機構(gòu)的實驗室轉(zhuǎn)移到了微軟、Google、百度等商業(yè)巨擘手中,并最終迎來了躍進式發(fā)展的十年。或許語音技術(shù)的“少年時代”還有很長的路要走,但終究走出了漫漫黑夜,瞥見了黎明的曙光。
03 語音交互的“誘惑”
需要思考這樣一個問題:為何語音識別在80年的技術(shù)長征中,出現(xiàn)了這樣或那樣質(zhì)疑的聲音,仍然對語音識別如此癡迷?前70年的答案可能是希望,最近10年的驅(qū)動因素則可能是龐大蛋糕的誘惑。
先來盤點一下2010年后語音識別走向應(yīng)用的三個過程:
一問一答階段:彼時語音識別在自我學(xué)習(xí)、邏輯推理方面還有很大欠缺,不能針對同一對話內(nèi)容展開深入交互,比如你問天氣如何,系統(tǒng)會自動調(diào)取天氣數(shù)據(jù),接著問明天天氣如何?會調(diào)取明天的天氣預(yù)報。但今天天氣和明天天氣之間都是各自獨立的對答,不能連接貫通,也未能形成邏輯。
有問有答階段:語音識別開始在問答的基礎(chǔ)上有了對話的屬性,對應(yīng)的產(chǎn)品有蘋果的Siri、Google Now、百度語音、微軟Cortana等等,彼時仍然停留在“人機對話”,處于機器被動接受人類輸入大量數(shù)據(jù)階段,不能更深層次理解人的意思,無法實現(xiàn)自學(xué)習(xí)、自成長,與機器的語音交流還不能像人一樣自然。
自然交互階段:從語音識別到語音交互,不僅有問有答,人工智能還可以根據(jù)上下文邏輯和環(huán)境信息,作出個性化的決策或推薦。典型的場景就是智能音箱,亞馬遜、谷歌、百度、阿里等無不開始在智能音箱領(lǐng)域發(fā)力,語音識別入口正逐漸撬開內(nèi)容、IoT等生態(tài),已然是AI入口之爭的主戰(zhàn)場。
印象深刻的是,在《向往的生活》第三季中,幾乎每期嘉賓都會主動和小度對話,然后被智能音箱流暢的對答所折服,對比一些智能手機里還處于有問有答狀態(tài)的語音助手,自然的語音交互階段已經(jīng)提前到來。
不難從中看到這樣的變化:剛開始的語音識別還處于造技術(shù)的階段,可能僅僅是為了新奇炫酷的體驗,但隨著智能音箱、語音助手等軟硬件應(yīng)用的普及,解決了一個又一個棘手的痛點,語音交互開始有了成為下一代人機交互方式的可能,進而打造一個以語音為入口的全新操作系統(tǒng)。
可以借鑒腦學(xué)界“感官侏儒”的說法,手和舌頭是人類最靈活的兩個部分,從DOS系統(tǒng)到施樂的圖形化界面再到移動設(shè)備的觸控交互,無不依賴于手的交互。
而當(dāng)語音技術(shù)和人工智能同時走向成熟,或許就像《2019語音技術(shù)報告》中所描述的:“語音交互扭轉(zhuǎn)了以往人機交互的存在形態(tài),用戶與設(shè)備間基于語音交互的全新關(guān)系開始搭建,與之前互聯(lián)網(wǎng)向移動互聯(lián)網(wǎng)過渡一樣,其對底層平臺的全新需求也在醞釀當(dāng)中。”
甚至不排除語音優(yōu)先的可能,亞馬遜Alexa首席科學(xué)家Rohit Prasad曾直言:“我們希望消除與客戶的摩擦,最自然的方式就是通過聲音。它不僅僅是一個能提供一堆結(jié)果的搜索引擎,它還會告訴你答案。”言外之意,語音技術(shù)可以幫助人們擺脫文字和屏幕的束縛,提供一種升維的用戶體驗。
04 巨頭們的新戰(zhàn)場
接過前輩們的衣缽,Google、百度等巨頭并非沒有“私心”。因為在語音交互成為人機交互主流方式的同時,也在重構(gòu)現(xiàn)有的商業(yè)規(guī)則。正如李彥宏在《人民日報》發(fā)表的文章中所說,“作為引領(lǐng)此次變革的戰(zhàn)略性技術(shù),人工智能對世界的影響將遠超以往歷次工業(yè)革命。”
比如在觸控交互的世界里,人們與服務(wù)的連接通過這樣或那樣的App,生活中也出現(xiàn)了社交、搜索、電商、資訊等領(lǐng)域的諸多超級App,但語音交互是典型的服務(wù)找人,諸如搜索、電商、社交、廣告等主流的盈利路徑都將被重構(gòu),乃至顛覆現(xiàn)有的市場格局。
一個典型的例子,不管是國內(nèi)百度的小度助手,還是Google Assistant、亞馬遜Alexa,早已不再滿足于“語音助手”的身份,在功能上開始向語音對話、內(nèi)容服務(wù)、IoT設(shè)備管理等方向演進,在場景上覆蓋了家庭、汽車、酒店等等,以語音交互為切入的生態(tài)系統(tǒng)早已有了雛形,成為觸控之外的又一個殺手級應(yīng)用。
同時語音的顛覆性也逐漸浮出水面,原先想要聽一首歌、看一部電影的時候,需要在手機上打開特定的App,手動輸入歌曲或電影的名字,在一連串的搜索結(jié)果中找到自己需要的。語音交互的場景下,只需要發(fā)出相應(yīng)的語音指令,設(shè)備就可以自動播放你想要的歌曲或視頻,不僅在效率上指數(shù)級提升,也在改變音樂或視頻服務(wù)方的地位,從前端走向后臺的內(nèi)容供應(yīng)商。
截止到目前,幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭都對語音勢在必得,尤其是在炙手可熱的智能音箱賽道上,國外出現(xiàn)了谷歌、亞馬遜、蘋果等巨頭林立的局面,國內(nèi)的百度、阿里、小米直接拿到了90%的市場份額,并且有著一家獨大的趨勢。
在美國,亞馬遜占據(jù)了智能音箱64.6%的份額,而在國內(nèi),StrategyAnalytics、Canalys和IDC無不在報告中指出了這樣的事實:去年才正式發(fā)力智能音箱的百度,早已成為世界前三、中國第一的品牌。
特別是隨著語音技術(shù)的持續(xù)深入,巨頭們也開始改變自己的戰(zhàn)略路線,百度就是一個特例。
2016年就在內(nèi)部形成了“夯實移動基礎(chǔ),決勝AI時代”的驅(qū)動戰(zhàn)略,并確立了AIfirst的公司架構(gòu),相繼打造了包括語音技術(shù)、圖像技術(shù)、視頻技術(shù)、NLP、知識圖譜、數(shù)據(jù)智能以及深度學(xué)習(xí)等技術(shù)研線的AIG,涵蓋全自動駕駛、智能輔助駕駛以及車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的AIG,業(yè)務(wù)范圍涉及小度助手、智能音箱等軟硬件語音技術(shù)的SLG。
如此,語音技術(shù)不僅為人機交互提供了新的可能,也在一定程度上成了巨頭從互聯(lián)網(wǎng)跨向AI賽道的“引路人”。
如果以2019年作為新起點的話,語音識別已經(jīng)從雙翼飛機時代進入噴氣式飛機時代,下一步的目標(biāo)無疑就是成為火箭級的產(chǎn)品。幸運的是,在這場決定著未來科技生態(tài)的戰(zhàn)場上,中國的玩家不再缺席,而是從跟隨者變成了領(lǐng)導(dǎo)者。
作者 | Alter 公眾號 | Alter聊IT 作者系獨立撰稿人,微信號imhefei
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