作為在無障礙領(lǐng)域的新進(jìn)展，谷歌于今年五月在I/O大會(huì)上宣布推出Euphonia項(xiàng)目：試圖讓語音識(shí)別系統(tǒng)理解具有非標(biāo)準(zhǔn)語音或障礙的人。谷歌在近期發(fā)布的文章和論文中，解釋了人工智能的一些功能。

需要解決的問題是顯而易見的：那些有運(yùn)動(dòng)障礙的患者，如肌萎縮側(cè)索硬化癥（ALS）等退化性疾病，他們的說話聲音根本無法被現(xiàn)有的自然語言處理系統(tǒng)所理解。

研究小組將其描述如下:

ASR（自動(dòng)語音識(shí)別）系統(tǒng)通常是從“典型”語音中訓(xùn)練出來的，這意味著代表性不足的群體，比如那些有語音障礙或口音重的群體，無法體驗(yàn)到同樣程度的實(shí)用功能。

目前最先進(jìn)的ASR模型在服務(wù)中等語音障礙的ALS患者時(shí)，也會(huì)產(chǎn)生高誤碼率（WER）。

值得注意的是，這種情況至少在一定程度上要?dú)w咎于訓(xùn)練集，通?？梢酝ㄟ^更具包容性的源數(shù)據(jù)來解決。這是我們在人工智能模型中發(fā)現(xiàn)的內(nèi)隱偏見之一，這些偏見可能會(huì)在其他地方導(dǎo)致高錯(cuò)誤率，比如面部識(shí)別。

對谷歌的研究人員來說，這意味著要從ALS患者那里收集數(shù)十小時(shí)的語音。正如你可能預(yù)期的那樣，每個(gè)人受自身狀況的影響都不一樣，這就對研究造成了不小的障礙。

為此，研究人員將一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的語音識(shí)別模型用作基準(zhǔn)，然后以一些實(shí)驗(yàn)性的方式進(jìn)行調(diào)整，在新的音頻上進(jìn)行訓(xùn)練。僅這一點(diǎn)就大大降低了單詞錯(cuò)誤率，而且對原始模型的更改相對較小，這意味著在調(diào)整到一個(gè)新的語音時(shí)不需要太多的計(jì)算。

研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)這個(gè)模型仍然被一個(gè)給定的音素（即像“e”或“f”這樣的單個(gè)語音）所混淆時(shí)，它會(huì)出現(xiàn)兩種錯(cuò)誤。首先，事實(shí)是，它不能識(shí)別意圖的音素，因此不能識(shí)別單詞。其次，模型必須猜測說話者想要表達(dá)的音素，在兩個(gè)或兩個(gè)以上單詞發(fā)音大致相似的情況下，可能會(huì)選擇錯(cuò)誤的音素。

第二個(gè)錯(cuò)誤是可以智能處理的錯(cuò)誤。也許你說，“我要回到房子里去”，而系統(tǒng)卻不能識(shí)別出句子里的“b（back）”和“h（house）”；也有可能house在患者口中更像是mouse（鼠標(biāo)），人工智能系統(tǒng)也許能夠利用它對人類語言的了解——以及你自己的聲音或你說話的語境——來聰明地填補(bǔ)空白。

但這要留給未來的研究。目前，你可以閱讀該團(tuán)隊(duì)目前為止的研究成果，論文名為《Personalizing ASR for Dysarthric and Accented Speech with Limited Data》，將于下月在奧地利舉行的Interspeech大會(huì)上發(fā)表。

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