近年來，人工智能在國內(nèi)外掀起了新一輪技術(shù)創(chuàng)新的浪潮，人工智能正在成為產(chǎn)業(yè)革命的新風(fēng)口。據(jù)BBC預(yù)測，到2020年，全球人工智能市場規(guī)?？蛇_(dá)到1190億元。艾瑞咨詢預(yù)測，到2020年，中國人工智能市場規(guī)模約91億元。

目前，政策、經(jīng)濟(jì)、人才、技術(shù)各方面都為人工智能提供了很好的條件：

(1) 政策：人工智能進(jìn)入國家戰(zhàn)略層面。國務(wù)院在《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》中將人工智能推上國家戰(zhàn)略層面。在國家“十三五”規(guī)劃的“科技創(chuàng)新-2030項目”中，智能制造和機(jī)器人被列為重大發(fā)展工程。2016年，為加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，國家發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦制定了《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》。2016年科大訊飛、華為等行業(yè)知名企業(yè)，在深圳共同發(fā)布中國《人工智能深圳宣言》，積極探索政、產(chǎn)、學(xué)、研、用合作機(jī)制，推動人工智能產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展。2017年十二屆全國人大會議中，國務(wù)院總理李克強(qiáng)提出，要推動內(nèi)地與港澳深化合作，研究制定“粵港澳大灣區(qū)”城市群發(fā)展規(guī)劃，提升在國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展和對外開放中的地位與功能。

(2) 經(jīng)濟(jì)：互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，據(jù)艾瑞咨詢估計，2015年中國網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)增長約33%，市場規(guī)模超過千億，并有持續(xù)增長趨勢。2014年開始，投資機(jī)構(gòu)在人工智能領(lǐng)域投資金額，數(shù)量均大幅度增加。據(jù)咨詢公司Venture Scanner統(tǒng)計，2016年全球人工智能公司已突破1000家，融資高達(dá)48億美元。

(3) 人才：在中國科研投入占全球的20%，僅次于美國，信息技術(shù)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域是國家的重點投入對象，近五年，科研人員保持20%的持續(xù)增長，為人工智能的發(fā)展提供了充足的人才支撐。

(4) 技術(shù)：目前我國已在計算機(jī)視覺，智能語音等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了技術(shù)突破，處于國際領(lǐng)先水平。國內(nèi)具有代表性的公司或機(jī)構(gòu)包括：百度，阿里巴巴，騰訊，科大訊飛，曠視科技，商湯科技等。

在人工智能技術(shù)中，智能語音技術(shù)是一個重要的分支，是人機(jī)交互過程中不可或缺的部分。語音技術(shù)包含：語音識別、語音合成、聲紋識別、語音評測、語音轉(zhuǎn)換等，其中發(fā)音檢錯糾錯和語音轉(zhuǎn)換技術(shù)近期有了新的突破。

發(fā)音檢錯糾錯

英語是當(dāng)今世界上最為通用的語言，其重要性已為所有人深刻領(lǐng)會。由于英語的強(qiáng)勢地位，目前被超過100個國家作為外語教學(xué)的第一外語。據(jù)EF英孚教育發(fā)布的《2015年英語熟練度指標(biāo)報告》顯示，中國人每年花費千億元用于英語培訓(xùn)，但實際效果依然不佳，在全球70個國家和地區(qū)中，中國大陸排名47位。雖然英語水平仍處于低熟練程度，但近年來呈現(xiàn)明顯增長趨勢。據(jù)中國社會調(diào)查所公布的中國居民消費調(diào)查報告統(tǒng)計，中國已成為全球英語培訓(xùn)領(lǐng)域增長速度最快的市場，年增長率高達(dá)12%。在如此廣闊的英語培訓(xùn)市場下，線下英語培訓(xùn)面臨著師資數(shù)量短缺，教師口語水平參差不齊、“添鴨式”與“應(yīng)試式”教學(xué)以及無法有效改善口語聽力水平等存在諸多矛盾。

另外，中文拼音與英語音標(biāo)發(fā)音方法和位置有所區(qū)別，但許多中國學(xué)生在剛接觸英語時習(xí)慣用熟悉的中文拼音來標(biāo)注、記憶英語單詞的發(fā)音。久而久之，養(yǎng)成了不良的發(fā)音習(xí)慣，同時還由于中國學(xué)生普遍靦腆，上課口語訓(xùn)練時間不足，課后口語練習(xí)得不到反饋，以及大部分英語老師的發(fā)音不標(biāo)準(zhǔn)等因素造成了中國學(xué)生的發(fā)音不標(biāo)準(zhǔn)。由于發(fā)音一直是中國學(xué)生學(xué)習(xí)英語時一個難關(guān)，有許多人愿意為了糾正發(fā)音，支付高昂的學(xué)費，請外教糾正自己的發(fā)音。隨著移動在線語言學(xué)習(xí)的興起，催生了AI語音評測，促進(jìn)了AI糾音技術(shù)的發(fā)展。

雖然目前市場上有許多在線的英語學(xué)習(xí)軟件，但大多數(shù)都只是簡單地播放音視頻學(xué)習(xí)資料，學(xué)生跟讀，系統(tǒng)播放錄音。只有為數(shù)不多的軟件，具備打分評測的功能，而評測的準(zhǔn)確性，一直為學(xué)生所詬病。因此，市場迫切需要能提供高可靠的打分評測技術(shù)。

圖1 目前市面相關(guān)產(chǎn)品

另外，除了提供高可靠的打分評測技術(shù)，學(xué)生也迫切需要具體的發(fā)音診斷的反饋建議。因為單純的打分評測技術(shù)，只能夠指出學(xué)生的發(fā)音不夠好，但學(xué)生并不理解自己的發(fā)音錯誤在哪里，及應(yīng)該如何改進(jìn)發(fā)音。比如把讀錯的單詞標(biāo)紅出來，需反復(fù)對比原聲才能分析出錯誤的細(xì)節(jié)，這在明顯讀錯的情況下還好實現(xiàn)，如：steak/steik/，讀錯為/sti:k/。

但以下情況就非常困難了，特別是學(xué)習(xí)者不熟悉英語的拼讀發(fā)音規(guī)則，語法的條件下。

（1）如records/'rek??dz/，讀錯為/'rek??ds/。

（2）如the apple /ei/，讀錯為/e?/（the在輔音前發(fā) /e?/，元音前發(fā) /ei/）。

（3）長短音如book/b?k/，讀錯為/bu?k/；Lily/'l?li:/，讀錯為/'li:li:/。

如果學(xué)習(xí)者在反復(fù)練習(xí)過程中不能及時發(fā)現(xiàn)具體的錯誤細(xì)節(jié)，會降低學(xué)習(xí)效率和興趣，甚至反復(fù)錯誤發(fā)音，產(chǎn)生錯誤的肌肉記憶。這個問題，在學(xué)術(shù)研究上被稱為“錯誤發(fā)音檢測及診斷”。為了解決這個問題，在過去的十多年中，世界上的許多頂級科研機(jī)構(gòu)都投入了大量的人力物力，其中最具影響力的包括香港中文大學(xué)，清華大學(xué)，臺灣大學(xué)，美國麻省理工大學(xué)，新加坡資訊通信研究院，微軟亞洲研究院，IBM等等。

圖2 多任務(wù)學(xué)習(xí)的聲學(xué)音素模型

“錯誤發(fā)音檢測及診斷”的難點在于它們不同于一般的語音識別技術(shù)，對于訓(xùn)練模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)有著更嚴(yán)格的要求，并且不同母語的人群在學(xué)習(xí)英語的過程中易出現(xiàn)的錯誤也不同。因此要收集大量以中文為母語的人群的英文錄音，并邀請專業(yè)人士對數(shù)據(jù)進(jìn)行了人工標(biāo)注。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，和多年的技術(shù)積累，聲?？萍祭罾げ┦康热藢崿F(xiàn)了此領(lǐng)域的重大突破，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對聲學(xué)特征和標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音進(jìn)行預(yù)測，輸出后驗概率（如圖2所示）。不僅實現(xiàn)了對錯誤發(fā)音的檢錯和診斷，還能對重音，語調(diào)，流利度等實現(xiàn)評測（如圖3所示）。

圖3 發(fā)音，重音，音調(diào)檢錯糾錯技術(shù)展示

語音評測技術(shù)的突破讓AI系統(tǒng)成為私人發(fā)音老師成為可能。當(dāng)系統(tǒng)知道學(xué)生具體的錯誤后，就能自動匹配相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容和練習(xí)題目，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的自適應(yīng)推薦。如果新技術(shù)能得到普及，那將大大改善中國學(xué)生的發(fā)音現(xiàn)狀，特別是解決農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)的教育資源和語言環(huán)境問題。

另外，隨著中國在國際上地位的提升，特別是一帶一路的推動，愈來愈多外國人開始學(xué)習(xí)漢語，資料顯示全球?qū)W習(xí)漢語的外國人已經(jīng)超過1億。而中文發(fā)音是中文學(xué)習(xí)中的重大難題，發(fā)音評測的新技術(shù)能針對外國中文學(xué)習(xí)者的發(fā)音錯誤的特點，利用可靠的發(fā)音自動評測方法及時、準(zhǔn)確地糾正發(fā)音錯誤，可以大大提高中文輔助語音教學(xué)系統(tǒng)的教學(xué)效果。

語音轉(zhuǎn)換

隨著語音信號處理技術(shù)（包括語音識別和語音合成）的發(fā)展，在人機(jī)交互中語音已成為最自然最方便交互方式之一。語音不僅可以傳遞信息，也可以傳遞情感、態(tài)度和說話人的個人特征。其中，說話人的個人特征在我們?nèi)粘＝涣髦邪缪葜匾巧试S我們在電話、廣播節(jié)目、電影等媒體中區(qū)分說話人。除此之外，智能語音助手變得越來越流行，比如 Apple Siri、Microsoft Cortana、Amazon Alexa。大多數(shù)人對語音助手的音色有很強(qiáng)的偏好，因此生成具有特別音色的語音在人機(jī)交互領(lǐng)域非常重要。

圖4 語音轉(zhuǎn)換示意圖

上述場景可歸結(jié)為語音轉(zhuǎn)換（Voice Conversion）問題，目標(biāo)在于修改非目標(biāo)說話人Non-target（NT）Speaker的語音音色，使其聽起來像是目標(biāo)說話人Target（T）Speaker的語音，但同時保持說話的內(nèi)容T- Content不變（如圖4所示）。

深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域劃時代的革命技術(shù)，隨著深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，合成語音和轉(zhuǎn)換語音的自然度和流暢度都有很大的提升。在語音合成領(lǐng)域，Google Deepmind 在2016年提出的Wavenet模型將自然度提高了50%。2017年Yoshua Bengio等提出端對端合成模型，使得模型可以從文本直接生成語音而不需要前端預(yù)處理。在國內(nèi)，康世胤等在2013年將深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Networks）用于語音合成，為學(xué)界業(yè)界最早之一。2017年，百度研究院提出Deep Voice模型改進(jìn)了語音合成速度，實驗證明該模型可以用于實時語音合成。

語音轉(zhuǎn)換技術(shù)的最早嘗試在1988年由Abe等學(xué)者完成。在1988年到2013年期間，大部分算法基于Codebook Mapping、Frequency Warping、Unit Selection、Gaussian Mixture Models。2013年開始，深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用到語音轉(zhuǎn)換中，Nakashika等將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks）用于在高維空間中，將非目標(biāo)說話人語音映射到目標(biāo)說話人語音。雖然語音轉(zhuǎn)換技術(shù)較以前有很大提升，但是語音自然度和音色相似度方面仍有很大的改善空間，另外在實用適用性方面不夠完善比如只能支持特定人到特定目標(biāo)人的轉(zhuǎn)換（一轉(zhuǎn)一），以及需要嚴(yán)苛的數(shù)據(jù)條件，需要目標(biāo)人上千句的語音數(shù)據(jù)。

圖5 深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DBLSTM-RNNs）示意圖

在2015年，聲?？萍悸?lián)合創(chuàng)始人孫立發(fā)博士團(tuán)隊等利用深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DBLSTM-RNNs）來改進(jìn)轉(zhuǎn)換語音的自然度和流暢度（如圖5所示），傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN只能映射單一幀到單一幀之間的關(guān)系忽略了語音連續(xù)信號幀之間的相關(guān)性，DBLSTM-RNNs很好的解決了這個問題從而可以提升自然度和流程度。

圖6 非平行語句多對一語音轉(zhuǎn)換框架圖

在2016年，孫立發(fā)博士等利用從語音識別模型提取到的后驗概率來映射非目標(biāo)說話人和目標(biāo)說話人（如圖6所示），可以實現(xiàn)多對一的轉(zhuǎn)換并且降低了對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的要求，大大提高了語音轉(zhuǎn)換技術(shù)的實用性。語音轉(zhuǎn)換具有廣泛的應(yīng)用：

（1）個性化語音合成。將語音轉(zhuǎn)換技術(shù)與現(xiàn)有的語音合成系統(tǒng)結(jié)合，生成用戶想要的音色。

（2）計算機(jī)輔助語言學(xué)習(xí)中的個性化語音反饋。目前語言學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)的過程中參照的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音是統(tǒng)一的錄音，語音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)可以合成出具有用戶自己音色的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音，幫助用戶進(jìn)行跟讀對比。

（3）機(jī)器翻譯。機(jī)器翻譯技術(shù)可以將一句語音從一種語言翻譯到另外一種語言，而語音轉(zhuǎn)換技術(shù)可以輔助機(jī)器翻譯，讓翻譯后的語音仍然保持說話人的音色。

（4）語言障礙患者的個性化輔助。語言障礙為中風(fēng)、帕金森等疾病的常見后遺癥。語言障礙會影響患者的日常交流和個性化和情感表達(dá)。語音轉(zhuǎn)換技術(shù)加上語音合成技術(shù)可以輔助患者進(jìn)行正常的語音溝通，并且找回自己聲音的音色。

（5）娛樂領(lǐng)域。潛在應(yīng)用包括電影電視配音，游戲配音，導(dǎo)航配音等。

孫立發(fā)博士

香港中文大學(xué)博士，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)士，曾任硅谷蘋果實習(xí)生。研究方向主要為語音轉(zhuǎn)換，語音合成，2016年榮獲頂級國際會議ICME2016唯一一個最佳論文獎。曾任香港中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)協(xié)會理事, 全球青年領(lǐng)導(dǎo)力聯(lián)盟GYL香港社區(qū)聯(lián)席主席，香港中文大學(xué)內(nèi)地學(xué)生學(xué)者聯(lián)誼會CSSA主席。

現(xiàn)為聲?？萍悸?lián)合創(chuàng)始人兼CEO，專注于人工智能+在線教育，2017年聲?？萍紭s膺中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽全國第五名，為廣東省唯一一個入選總決賽的初創(chuàng)企業(yè)，為唯一一個入選總決賽的智能語音企業(yè)。

李坤博士

曾任香港中文大學(xué)研究助理，博士后研究員。擁有5項國內(nèi)及國際專利，發(fā)表超過15篇學(xué)術(shù)論文。其論文曾獲 ICME 2016年度最佳論文獎，并榮登IEEE/ACM transactions期刊封面（2017年）。同時是多家國際頂級語音期刊審稿人，包括IEEE/ACM transactions, Computer Speech & Language, The Journal of the Acoustical Society of America.

李坤博士于2016年創(chuàng)立聲?？萍?，主要負(fù)責(zé)開發(fā)基于人工智能的語言學(xué)習(xí)系統(tǒng)。他帶領(lǐng)的團(tuán)隊獲得多項政府及專業(yè)團(tuán)體的資助，包括深圳科創(chuàng)委和香港數(shù)碼港的創(chuàng)業(yè)資助，累計金額超過100萬人民幣。其團(tuán)隊屢次摘得創(chuàng)業(yè)大獎，包括深圳市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)三等獎、中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)三等獎等。目前，李坤博士開發(fā)的技術(shù)已成功應(yīng)用于百詞斬、繽紛英語、玩瞳等多家教育公司的產(chǎn)品。