雾中之栗 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

△ 精神的力量

人类非常善于在嘈杂的环境中，集中注意力听某一个人说的话，从精神上“屏蔽”一切其他声音。这种现象便是“鸡尾酒会效应”，我们与生俱来。

不过，对于计算机来说，要把一个音频信号分割成多个不同的语音来源，依然有些棘手的问题需要解决。当许多人的语音交叠在一起的时候，AI时常措手不及。

谷歌团队建立了一个深度学习视听模型，用来把某个人的语音从一段混合声音里面提取出来。算法对视频做一些奇妙的改动，就可以让观众需要的声音变得格外显著，其他声音则被削弱。

△ 不戴眼镜，AI也一样

这项技术的独到之处，就是把听觉和视觉信号结合起来用，而不单单靠声波来分离视频中的语音。直观来看，以嘴上的动作为例，人的口型和语音相互对应。这一点会帮助AI判断，哪些声音是哪个人发出的。

视听语音分离模型

要生成训练样例，团队先搜集了100,000条高清视频，全部是油管上的讲座和演讲。第二步，是把语音单纯 (比如，无音乐、无观众、无其他演讲者) 、且图像中只有一人出现的视频筛选出来。这样，就得到了大约2,000小时纯纯无杂质的视频。

有了这些数据，小伙伴们就开始对一个基于多流卷积神经网络 (CNN) 的模型进行训练。人工合成一些嘈杂的“鸡尾酒会”给AI欣赏，目标是让它在酒会里，把每个人的音频流分离开来。

△ 感觉有人，在背后截我图

视频里，演讲者的大头贴被一帧一帧地截下，计算机用它们的缩略图来提取面部特征。然神经网络食量非凡，它要吃的不止这些面部特征。加上频谱图形式呈现的音轨，才是神经网络美好的晚餐。

在训练过程中，AI学会了编码视觉和听觉信号，并且能够把它们组合成一种特殊的视听表现形式。在此基础上，AI还要为每个演讲者输出一个时频掩膜 (time-frequency mask) 。

把这些掩膜与输入的噪音频谱相乘，再转换回时域波形 (time-domain waveform) ，就能获得每个演讲者独立又清澈的语音信号了。

训练成果秀

团队用单音轨的普通视频来做实验。观众要做的很简单，想要听到哪个人的声音，就把他/她的脸从视频里选出来，当然让计算机根据场景自动选择也是可以的。

△ 安能辨我是雄雌

除了被选中的人，其他人的声音都可以被完全压制，或者被削弱到理想的程度。

在多人发声的场景下，视觉信号除了有效提升语音分离的质量，还可以把分离之后的音轨和视频里的人物对应起来。

△ 两个劈柴一起秀

为了突显视觉信息的作用，团队从劈柴小哥哥 (谷歌CEO Sundar Pichai) 的同一条演讲视频里截取了两个不同的段落，左右拼接成一段视频。如果只靠音频，便很难判断是左边的劈柴还是右边的劈柴在说话。

不，是你的字幕

语音识别的预处理，以及视频字幕的自动生成中，也能用上这个方法。遇到相互交叠的声音，视听模型或许可以解决，以往语音分离系统遇到的难题。

有翻墙技能的大家，可以使用油管的字幕功能 (cc) ，对比整容前和整容后的视频，看看字幕有没有更准一些。

△ 刚才谁在说话

这是论文的传送门：

https://arxiv.org/pdf/1804.03619.pdf

— 完 —

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