近日,全球最大的語(yǔ)音會(huì)議 INTERSPEECH 2020 公布了 SdSV 聲紋識(shí)別比賽成績(jī),網(wǎng)易 AI Lab 從眾多國(guó)際頂級(jí)隊(duì)伍中脫穎而出,獲文本相關(guān)聲紋識(shí)別賽道綜合排名第一、單模型第一的雙料冠軍。此次獲獎(jiǎng),彰顯了網(wǎng)易 AI Lab 在語(yǔ)音聲紋識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。
INTERSPEECH會(huì)議是全球最大的綜合性語(yǔ)音信號(hào)處理領(lǐng)域的科技盛會(huì),業(yè)內(nèi)享有極高的聲譽(yù),對(duì)參與企業(yè)有著嚴(yán)苛的準(zhǔn)入門(mén)檻要求。本次國(guó)際聲紋識(shí)別比賽的參賽隊(duì)伍來(lái)自國(guó)際多家知名高校與企業(yè),包括近兩年全球各項(xiàng)聲紋識(shí)別比賽中的“常勝將軍”:布爾諾工業(yè)大學(xué)、新加坡通信研究院、約翰霍普金斯大學(xué)等。
比賽采用 MinDCF(最小檢測(cè)代價(jià))和 EER(等錯(cuò)誤率)作為評(píng)測(cè)指標(biāo)。網(wǎng)易 AI Lab 的單模型在兩個(gè)指標(biāo)均為最佳,其中 EER 達(dá)到了 1.67%,相比第二名降低了 11.6%,并遠(yuǎn)低于比賽 X-Vector 基線(xiàn)系統(tǒng)(EER=9.05%)。
除了在綜合指標(biāo)上的領(lǐng)先外,網(wǎng)易 AI Lab 基于常見(jiàn)的 X-Vector 和 PLDA 算法,創(chuàng)新地提出了一種 ASR-free 的文本相關(guān)聲紋識(shí)別算法。相比傳統(tǒng)的 Deep Speaker Embedding 方法,該算法不需要依賴(lài)語(yǔ)音識(shí)別, 就能夠在多語(yǔ)言環(huán)境下,同時(shí)完成說(shuō)話(huà)人和文本內(nèi)容的驗(yàn)證。
聲紋識(shí)別技術(shù)以往多應(yīng)用于安防等場(chǎng)景中,而網(wǎng)易 AI Lab 則創(chuàng)新性的將聲紋識(shí)別技術(shù)與游戲場(chǎng)景結(jié)合,除了進(jìn)行游戲身份驗(yàn)證,還能夠針對(duì)音色對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)、豐富玩家畫(huà)像,從而更加精準(zhǔn)地為玩家推薦志趣相投的好友、匹配實(shí)力相當(dāng)?shù)膶?duì)手,為玩家?guī)?lái)更好的游戲體驗(yàn)。
積極探索人工智能技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景的結(jié)合,是網(wǎng)易布局人工智能的重要方向之一。近日,網(wǎng)易CEO丁磊也在2020世界人工智能大會(huì)上表示,人工智能不是技術(shù)問(wèn)題,是應(yīng)用場(chǎng)景問(wèn)題。
近幾年,網(wǎng)易結(jié)合自身業(yè)務(wù),在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和智能語(yǔ)音語(yǔ)言方面做了多項(xiàng)應(yīng)用場(chǎng)景的落地。比如,去年《一夢(mèng)江湖》與網(wǎng)易互娛AIlab合作推出全新功能——AI智能捏臉。該功能通過(guò)人臉特征的映射采用“人臉屬性識(shí)別”和“自適應(yīng)參數(shù)映射”技術(shù),將人臉視覺(jué)特征與捏臉參數(shù)相匯通。AI捏臉不僅會(huì)保留照片原有的五官、形狀、布局,還會(huì)保留照片上例如微笑、悲傷等細(xì)節(jié)神態(tài),使臉型傳神又真實(shí)。用戶(hù)只需上傳一張真人照片,就可以獲得便捷、智能、多元化的捏臉體驗(yàn),該玩法一經(jīng)推出,便受到許多用戶(hù)歡迎。
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