無聲勝有聲 清華團(tuán)隊(duì)推出新穎唇語解讀系統(tǒng)

人說話時(shí)嘴唇動(dòng)作跟語音同步，可以通過識(shí)別唇動(dòng)信息進(jìn)行語言信息交流。唇語對(duì)講話者友好，但是對(duì)解讀唇語的聽眾來說卻并不輕松，唇語解讀一直以來是個(gè)難題，掌握唇語解讀技能的成本較高。

據(jù)了解，為降低唇語解讀難度，現(xiàn)有技術(shù)手段常采用磁場(chǎng)、視覺圖像、超聲波等方法。以最流行的非接觸式視覺圖像方法為例，其唇語識(shí)別準(zhǔn)確率較高，但依然容易受到面部角度、光強(qiáng)、頭動(dòng)和遮擋等因素干擾。特別是在此次新冠病毒流行期間，佩戴的口罩給基于視覺的唇動(dòng)解讀帶來全新挑戰(zhàn)。因此，通過直接捕捉面部肌肉細(xì)微動(dòng)作解讀唇語技術(shù)具有重要的科學(xué)研究?jī)r(jià)值與廣闊的應(yīng)用前景。

如果在不久的將來，嘴唇掀動(dòng)——“開門”，也許電子門禁能秒懂，馬上識(shí)別身份并解鎖；與汽車對(duì)話——“左拐”，或許可控制車的方向逐漸向目標(biāo)移動(dòng)；對(duì)于聲帶、喉舌損傷的失聲人群，唇語可能將是一種不占用雙手的、日常無障礙交流的有效方式……

這些想法，在近日清華大學(xué)機(jī)械工程系智能與生物機(jī)械團(tuán)隊(duì)推出一種新穎的唇語解讀系統(tǒng)之后，將很有可能夢(mèng)想成真。相關(guān)研究成果發(fā)表在最新的《自然·通訊》期刊上。

據(jù)了解，這項(xiàng)技術(shù)的主要試驗(yàn)和測(cè)試工作由清華機(jī)械工程系智能與生物機(jī)械實(shí)驗(yàn)室完成，中科院納米能源與系統(tǒng)研究所的王中林院士對(duì)整個(gè)科研工作過程進(jìn)行建議和指導(dǎo)。

那么，究竟這項(xiàng)唇語解讀系統(tǒng)的新穎之處何在？“這個(gè)基于深度學(xué)習(xí)輔助自供電柔性傳感器的唇語解讀技術(shù)，目標(biāo)是解決聲帶、喉舌損傷失聲人群的日常無障礙交流問題，其不占用雙手，不受面部角度、光強(qiáng)、遮擋和頭動(dòng)等外部因素的干擾，新穎之處在于開發(fā)自供電的柔性傳感器（靈敏度0.61183 V/kPa）采集肌肉的微小動(dòng)作信號(hào)，并采用基于原型學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型，使用較少的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，測(cè)試準(zhǔn)確率可達(dá)94.5%，實(shí)現(xiàn)即時(shí)捕捉失聲人群的唇動(dòng)并轉(zhuǎn)譯成語音，可用于失聲人群的日常無障礙語音交流。”3月29日，該論文第一作者、清華大學(xué)機(jī)械工程系智能與生物機(jī)械團(tuán)隊(duì)助理研究員路益嘉在接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪時(shí)表示。

這個(gè)唇語解讀系統(tǒng)是否會(huì)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，突破的技術(shù)瓶頸是什么？路益嘉答道，“實(shí)現(xiàn)對(duì)唇動(dòng)信號(hào)的識(shí)別需要用到人工智能技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在實(shí)際測(cè)試中發(fā)現(xiàn)，由于不同人的面部骨骼肌肉、肌肉運(yùn)動(dòng)形式、肌肉動(dòng)作先后順序和習(xí)慣語速等存在不同，即使是同一個(gè)詞和同一句話，采集到的信號(hào)也有區(qū)別，為了得到通用的可以接受的測(cè)試準(zhǔn)確率，需要采集海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。然而，這樣的成本偏高。”

據(jù)介紹，研究人員沒有采用訓(xùn)練通用模型的技術(shù)路線，而是采用訓(xùn)練個(gè)性化的小樣本量數(shù)據(jù)模型的方法，即對(duì)每個(gè)人的每個(gè)詞（或每句話）分別采集小樣本量（相對(duì)海量數(shù)據(jù)而言）的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，考慮到每人說話的唇動(dòng)都具有獨(dú)特的習(xí)慣特征，這樣訓(xùn)練出的模型缺少通用性但更有針對(duì)性，而不考慮通用性的要求降低模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的需求，小樣本量也能得到可接受的測(cè)試準(zhǔn)確率。研究人員使用基于原型學(xué)習(xí)的空洞循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來減少模型對(duì)訓(xùn)練樣本量的需求。例如，在測(cè)試中對(duì)20個(gè)常用水果名稱的唇動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分類訓(xùn)練，每個(gè)水果名稱的唇動(dòng)信號(hào)選取100個(gè)樣本，測(cè)試準(zhǔn)確率達(dá)94.5%。

這項(xiàng)研究將在哪些領(lǐng)域應(yīng)用，發(fā)揮作用？“該研究通過自供電傳感器采集唇動(dòng)微動(dòng)信號(hào)，并使用深度學(xué)習(xí)模型將信號(hào)識(shí)別為有含義的語音信號(hào)或文字信號(hào)，比較適合服務(wù)失聲人群，在日常生活交流中可恢復(fù)失聲人群的基本語音交流能力，并保留失聲前的說話習(xí)慣。”路益嘉表示。

此外，其還可應(yīng)用于個(gè)人身份識(shí)別。研究人員制作出一個(gè)唇動(dòng)指令開門的應(yīng)用演示。由于該方法融合特定密碼口令的靜態(tài)特征和個(gè)人特殊的唇部動(dòng)態(tài)特征，可以實(shí)現(xiàn)雙重特征驗(yàn)證，特別是戴口罩不發(fā)聲說密碼的方式可進(jìn)一步提升系統(tǒng)安全性，適用于安全驗(yàn)證要求較高的場(chǎng)合。

該研究成果還可用于人機(jī)交互的研究。研究人員制作出一個(gè)唇動(dòng)信號(hào)控制模型車運(yùn)動(dòng)方向的應(yīng)用演示，通過檢測(cè)唇動(dòng)發(fā)出的方向指令，機(jī)器模型車可改變行進(jìn)方向。這為現(xiàn)有人機(jī)交互方案提供了新的可能性。