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藏在机器嗓音里的赛车场:我们离完美的AI之声还有多远?

作者: 2018-11-07 15:57:01 浏览:170

人类与AI的对话频率,正在进入一个前所未有的大爆炸时代。

无论是智能手机里的语音助手、有买有送的智能音箱,还是千娇百媚的智能机器人或者地图导航,总有一款声音萌动你心。

这些生活中随处可见的声线,背后其实都是靠一项核心技术来支撑的:语音合成TTS( Text-To-Speech),即将文字转化为声音。

在一般情况下TTS并不受到广泛关注。很多智能语音相关产品的发布会上,它甚至不会占用超过一页PPT的篇幅。但实际上,TTS对于整个AI语音交互的体验触发,起到了决定性的作用:用户听到什么声音,直接影响到AI在他心中的“三次元化”形象。

比如我一个朋友就是因为志玲姐姐嗲嗲的配音,成为了地图导航的死忠粉。而在经典的AI电影《Her》里,人工智能系统OS1就拥有斯嘉丽约翰逊的迷人声线,让男主人公为之倾倒,一段人与AI的虐恋就此展开。

语音合成,为机器注入了一种人格化的魅力,也让人类更愿意与之建立亲密关系。这也意味着,在商业价值都要靠黏住用户来实现的当下,TTS能力将成为各个语音场景输赢的命脉。

尽管企业对TTS的需求是如此迫切,但从学术到产业应用之间,TTS依然存在着大片的技术空白。相近的技术原理和前沿算法探索之后,每家公司的解决方案、解决能力都千差万别。二者叠加之下,导致TTS变成了一个巨大的赛场。

本文希望剖析这个并不为大众熟知的赛道,透视一下是什么决定了机器如何说话,决定了用户耳朵的体验与舒适度,又有哪些玩家凭借TTS撬开了智能语音的富矿。

那场极速的温柔:让机器听上去像人,是AI公司的首要奔跑方向

最近,网上流行起了一种新的搞笑玩法:扮演机器。比如,用百度翻译的语音包跟游戏中的队友说话,浓烈的机械味怕是会被队友忍不住一枪爆头。

与此同时,一个娘化的AI形象“绊爱”也迅速走红,被粉丝们亲切地称为“爱酱”。它有着少女一样的形象,能够像人类一样交流,言语之间还会时不时流露出作为AI的志得意满。

对过度机械的语音无情调侃,为高度人性化的语音疯狂打call,可以说是普通人对TTS的下限与上限最为直接的反应了。

从中不难看出,TTS的核心赛道,就在于如何让机器的声音听上去韵律自然、情感充沛。说白了,就是如何在机器声音中注入人性。

这个听起来很模糊的需求,现实中只能通过TTS多个技术层次的逐步通关来实现。

综合整个流程来看,目前有两方面的工作是AI公司努力的核心方向:

用心的语料库,正在成为TTS发动机

如何用更少的语料合成更自然的高质量语音,可能是未来TTS的技术攻坚方向。

目前看来,更有情感表现力和精准韵律的声音,一定是通过庞大精准的语料库直接拼接产生的。

这背后隐藏的,是AI公司正在比拼构建语料库的投入成本与产品精神。

比如苹果就请来了专业配音员苏珊·贝内特(Susan Bennett)为Siri录制原始语料,而微软小娜Cortana的声音则来自演员简·泰勒(Jen Taylor),曾为《光晕》游戏中的角色Cortana配音。

国内,高德则邀请了林志玲、郭德纲、TFBOYS、罗永浩、黄晓明、高晓松等众多流量担当来录制导航语音包。

而为小米音箱、喜马拉雅音箱、美的音箱等智能硬件提供服务的AI女声“小雅”,则是猎户星空从300个女声中投票海选出来的。为了能让“小雅”更为流畅自然地进行中英文混说,猎户专门找了一个和中文声源发音很像的女孩子来录制英语语料包。

从大量发音人的挑选,语料的精心打磨,以及对用户场景的深度适配,好的TTS前端数据处理能力,是今天区分这个细分领域产业地位的核心。

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用算法探索“听着舒服”的边界

解决了基础音源和庞大语料库还远远不够。今天的TTS领域,普遍前进方向是基于相似的模型,在细节上带来TTS效果优化。

这个领域构成了AI技术公司在TTS上的算法优势,百度、微软等都在重磅押注。

简单来说,就是通过系统对输入的文本进行分析,获得合成语音的基本单元信息,从标注好的语音库中挑选出最合适的语音单元,根据需求进行一定的修改和调整后,经过波形拼接的方式获得合成的语音。

目前,DeepMind 最新的深度生成模型 WaveNet ,改变了传统的拼接法,而是选择直接对音频信号的原始波形进行建模,一次处理一个样本,来产出更为自然的声音。

目前,WaveNet已经能够模拟任何人类的语音,并且将机器语音合成的表现与人类之间水平的差距至少缩减了 50%。

中国这边,百度正在研究用讲话人编码(speaker encoding)技术来进行自然语音的生成。

简单来说,讲话人编码器已经学会了把不同人说的话分别聚类,更好地模仿讲话人的声音特点。比如,机器能从口音判断出,讲话者是一个来自北美的男性还是来自英国的男性,从而更逼真地还原出原音。

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猎豹则是通过更多层级的标注体系,来进行语音特征单元的提取。目前可以从声韵母层、音节层、词层、韵律词层、短语层和语句层等6个层级,让合成后的语音在上下文韵律信息及准确度上更加完善,听起来也就更符合真人的发音习惯。

总而言之,好的TTS算法,正成为如今区分语音合成领域产业地位的核心。

训练成本之争:AI界的另一个方法,是让机器用你的声音开口

TTS的另一个赛道,是如何让机器低成本地学习用户的声音。

让更多的明星,甚至普通人的声音都可以在终端设备中苏醒,这个技术能力具有广泛的市场想象力。但是,采用明星的声音,往往需要大量语料的录入和拼接。

录入时间过长不说,还需要在专业指导下完成。合作的明星要录制几千句,时间跨度动辄1-2个月,耗资不菲。

即便如此折腾,也难以覆盖全部细分应用领域。在某些衔接处,往往会出现机械拼凑的生涩感。不但阻碍了明星声音进入泛化设备场景,更让普通人对录入自己的声音望而却步。

所以如何降低训练成本,用更少的语料达成声音学习和语音生成,是这条赛道的关键。

最近,百度就发布了自己在语音合成方面的最新成果,可以通过“语音克隆”模仿数千个不同的声音,每个说话者只需要不到一个半小时就能完成数据训练。

核心方法是讲话人适配(speaker adaptation),使用数个语音克隆样本,让机器从几秒长度的短句中学习说话者的声音特点,然后通过反向传播的优化方法对多讲话人语音生成模型做精细调节(fine-tune)。讲话人只需提供少量的语料,余下的语音复制所需的素材都可以通过克隆来完成。

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猎豹移动的猎户星空语音OS,用户花费20分钟录制10段话,系统就能自动用2个星期合成一个覆盖常用领域的语音包,并且音色自然。

简单来说,是用深度学习TTS模型TACOTRON,将文本分析、声学模型、音频合成等模块进行大语料库的打包训练,以这样的语音库作为基础模型,就可以在10句话中提取出发音人的语音特征,然后通过声码器合成出音色相同的语音。

总结一下,目前TSS领域的现状是,传统的语料对数据的要求太大,往往需要消耗大量人力物力,短期内根本无法被大规模复制。但个性化语音背后隐藏的,又是一个庞大的交互需求。

一旦音源采集成本能够大大降低,普通人也可以轻松生成独属于自己的个性化语音包。试想一下,如果一个聊天机器人具有了真人的语气、生动的表达,是不是能训练出一个很高仿的AI?它可以是一位好久不见的朋友、一个会讲故事的妈妈,或者是一位即将逝去的亲人最后的剪影。

这个技术的“处女地”一旦被撬动,很多智能语音软硬件体验上的困扰都将迎刃而解。

因此,建立在数据与算法优势上的少语料分析能力,也成为TTS赛场上重要的弯道技巧,只把少数企业推向更广阔的市场。

工程化与商业入口:TTS的产业地缘争夺

说了这么多不难看出,TTS是一项“可甜可盐”的技术。

它看似存在感很低,却让许多站在金字塔顶端的高科技企业操碎了心;要用最前沿的技术矩阵才能攻克,最终还是要到真实琐碎的人间烟火中千锤百炼。

而它的终极目标,还是通过智能设备与生活场景相联接,建立服务市场。

所以一场围绕TTS的争夺战,不仅仅是技术竞速。最重要的竞争指标,是企业的工程化完成能力与市场信赖度。

比如说,如果某些新技术只停留在实验室阶段,放到真实的音箱、电视产品上根本不是那么回事儿,或者说优化程度很有限,不但合作伙伴要背锅,“狼来了”听多了,消费者的热情也会被消耗殆尽。

目前百度和科大讯飞在国内难解难分,微软凭借具有号召力的技术表现力占得一席之地,谷歌则是远在天边的“技术明灯”。但普通人能在哪里用到它们,还真是个谜。重技术突破而轻应用、轻市场,恐怕是当前TTS升级阶段的主要矛盾。

这或许也显露出了TTS目前最急需的,不是“居庙堂之高”,反而应该将技术突破尽快投掷于现实,与用户共舞,与产业磨合。

从大环境来看,TTS的应用场景非常丰富。出行、购物、娱乐、育儿、智能手机等等等等,都是能够大显身手的地方。用户的耐心也还在培养期,体验不尽如人意,也只会被友善的调侃一下。

一些技术厂商之所以无法跑通这条康庄大道,一方面是产业下沉能力,习惯了在技术上九天揽月,对工程化产品缺乏耐心细致的打磨;

另一方面是大众认知断层,在消费层面缺乏有力的品牌支持和心智保障,出现了“叫好不叫座”的局面。

TTS的应用价值,决定了它是一个非常泛在的通用型技术,但并不是所有AI企业都能凭借TTS在泛AI交互市场成功“吃鸡”,它考验的是企业无短板的综合能力。

目前看来,想要拥有不尴尬的TTS,从实验室到产业,还需要长期的应用突破和商业迭代,才能迎来真正的破晓。

文/脑极体

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