近日，OpenAI和Google相繼召開發(fā)布會，人機語音對話技術(shù)進(jìn)入了新的歷史時刻。
隨著人工智能的飛速發(fā)展，我們已經(jīng)見證了大模型如何改變了數(shù)據(jù)處理和自然語言理解的領(lǐng)域。然而，除了大模型的規(guī)模增長，大模型的另一個重要發(fā)展方向是其外擴工具的增強，這將極大地提升了模型的交互性、適應(yīng)性和實用性。這些外擴工具，例如插件或代碼，使大模型能夠更好地與其他系統(tǒng)集成，從而提供更豐富的反饋和增強用戶體驗，并且有希望產(chǎn)生統(tǒng)計規(guī)律的能力。通過這些外擴工具，大模型不僅能夠處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)，還能夠根據(jù)用戶的具體需求提供定制化的解決方案，這在多變的現(xiàn)實世界應(yīng)用中顯得尤為重要。
當(dāng)然，除了大模型這一技術(shù)路徑，人工智能還需要跨學(xué)科的合作和小樣本學(xué)習(xí)的創(chuàng)新方法，這類方法與大模型的“大力出奇跡”思路不同，而是聚焦更少的數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯抽象和演繹。比如在聲學(xué)領(lǐng)域，更多是依賴物理規(guī)律的Know How來去處理分析，并不需要大規(guī)模的算力和數(shù)據(jù)。因其在語音對話、實時轉(zhuǎn)寫和同聲傳譯中的應(yīng)用，正逐漸成為推動技術(shù)前沿的關(guān)鍵因素。也正是如此，美國OpenAI和Google的發(fā)布會都重磅演示了語音對話的應(yīng)用。
聲學(xué)作為物理學(xué)的一個分支，研究聲音的產(chǎn)生、傳播和接收。在人工智能領(lǐng)域，聲學(xué)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于提高機器對人類語言的理解和處理能力。通過精確的聲音捕捉和分析，可以極大地提升語音對話系統(tǒng)的交互質(zhì)量，使之更加自然和高效。聲學(xué)計算不僅在消費領(lǐng)域具有關(guān)鍵的作用，而且對于國家安全也是至關(guān)重要。
在聲學(xué)計算和人工智能的交叉領(lǐng)域，我國更是具有獨特的技術(shù)優(yōu)勢和發(fā)展?jié)摿ΑＪ紫�，我國在聲學(xué)基礎(chǔ)研究和工程應(yīng)用方面擁有深厚的歷史積淀和技術(shù)積累。幾十年來，我國在聲學(xué)傳感器、信號處理芯片以及相關(guān)算法的研發(fā)上取得了顯著進(jìn)步。另外，小樣本學(xué)習(xí)作為一種新興的學(xué)習(xí)范式，為我國在聲學(xué)模型的快速迭代和優(yōu)化提供了新的方法。這種方法可以減少對大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，使模型更快適應(yīng)新的語言環(huán)境和聲音特征，尤其適合處理多樣化和動態(tài)變化的語音數(shù)據(jù)。
比如，在語音對話系統(tǒng)中，聲學(xué)模型用于捕捉語音的細(xì)微差別，如音調(diào)、節(jié)奏和強度，這些都是理解語意和情感的重要線索。例如，通過分析語調(diào)的上升和下降，系統(tǒng)可以判斷用戶的問題或是陳述，從而做出更準(zhǔn)確的反應(yīng)。此外，聲學(xué)信號處理技術(shù)還可以用于消除背景噪聲，提高語音識別的準(zhǔn)確性，這在嘈雜環(huán)境中尤為重要。這個時候我們可以理解為計算機具有了英語四六級的水平。事實上，這段時間OpenAI和Google的發(fā)布會重點演示的還是這部分技術(shù)，當(dāng)然由于大模型的加持可以使得語音對話更加有趣有效。
實時轉(zhuǎn)寫是另一個展示聲學(xué)應(yīng)用的典范。在會議或公共演講中，實時轉(zhuǎn)寫系統(tǒng)可以將說話人的話語即時轉(zhuǎn)換為文字，不僅便于記錄和回顧，還支持多語場景更好地理解交流內(nèi)容。聲學(xué)技術(shù)在此過程中確保了語音的清晰捕捉和快速處理，使轉(zhuǎn)寫盡可能精確，減少延遲。這個時候我們可以理解為計算機具有了英語專業(yè)八級的水平。聲智科技最近就將此項技術(shù)進(jìn)行了開放，并且在聲智App宣布了真免費不綁定的永久服務(wù)。
更值得關(guān)注的是，聲智科技的實時轉(zhuǎn)寫服務(wù)不僅在近日宣布免費，還同時支持私有化部署。相對于SaaS來說，私有化部署能夠更好地保障數(shù)據(jù)安全和隱私安全，也就是說，聲智科技的實時轉(zhuǎn)寫功能只轉(zhuǎn)寫不錄聲，將數(shù)據(jù)泄露給第三方的風(fēng)險降到最低。
同聲傳譯則是一種更為復(fù)雜的應(yīng)用，它要求對話系統(tǒng)在幾乎無延遲的情況下，將一種語言的口述即時翻譯成另一種語言。這不僅需要高效的聲學(xué)處理技術(shù)，還需要強大的語義理解和語言生成能力。聲學(xué)模型在此中的作用是確保所有語音細(xì)節(jié)都被準(zhǔn)確捕獲和傳遞，為語義分析提供堅實的基矗這個時候我們可以理解為計算機具有了人類同聲傳譯的水平。
此外，交叉學(xué)科的進(jìn)展為聲學(xué)在人工智能中的應(yīng)用帶來了新的視角和技術(shù)。例如，物理學(xué)中的電磁理論可以幫助改進(jìn)麥克風(fēng)的設(shè)計，使其更加敏感且能捕捉到更廣泛的頻率范圍。化學(xué)則可以通過發(fā)展新材料來提高聲學(xué)設(shè)備的性能和耐用性。
總之，聲學(xué)在推動語音對話、實時轉(zhuǎn)寫和同聲傳譯技術(shù)的發(fā)展中發(fā)揮著不可或缺的作用。未來，隨著交叉學(xué)科的進(jìn)一步融合和小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，我們可以期待聲學(xué)技術(shù)在更多人工智能應(yīng)用中展現(xiàn)更大的潛力。
