晓查 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
Facebook AI（bushi），更准确地说是Meta AI，刚刚发布了自监督语音处理模型XLS-R，共支持128种语言。
这项技术与Meta公司最新“元宇宙”愿景紧密相关。
相互交谈是人们互动的一种自然方式，随着语音技术的发展，未来的虚拟世界可以使用我们技术进行互动，虚拟体验将与物理世界融为一体。
说人话，就是让母语不同的人在元宇宙里社交：一位说着英语，一位说着汉语，两人可以靠XLS-R在元宇宙中无障碍对话。
实际效果如何呢？
MetaAI在HuggingFace上发布了试用版语音直译模型，支持从22种语言转换到16种语言，我们先来试试它的英译中效果。
（虽然翻译腔较浓，但仍算准确，7秒钟的句子完成翻译仅1.53秒）
我们知道，世界上的语言有上千种，要用AI实现这些语言的互通并非易事。
一般语料库的丰富程度决定了语言翻译模型的质量，语音翻译一般集中于几个资源多大语种之间。但是由于小语种往往语料匮乏，使用这类母语的人往往很难获得较高的AI翻译质量。
XLS-R通过自监督技术对10倍的语音数据进行训练，大大改善了以前的多语言模型，尤其是小语种的处理。
XLS-R的原理
XLS-R基于Facebook去年发布的wav2vec 2.0技术。
wav2vec 2.0与BERT类似，是通过预测音频mask部分的语音单元来训练的。它们的区别是，语音音频是一种连续的信号，不能轻易清晰地分割成单词或其他单位。
wav2vec 2.0通过学习25毫秒长的基本单元来解决这个问题，以便能够学习高级上下文表示。
在仅拥有一小时的标记训练数据的情况下，wav2vec 2.0能通过后续无监督的训练数据，在LibreSpeech测试基准的100小时子集上达到SOTA水平。
之后，Facebook又推出了完全无监督的高性能语音识别模型wav2vec-U，它纯粹从录制的语音音频和未配对的文本中学习。
为了wav2vec-U让学习识别音频录音中的单词，Facebook训练了一个GAN。生成器根据嵌入在自监督表示中的每个音频段，预测与语言中的声音对应的音素。
而鉴别器负责评估预测的音素序列是否真实。最初，转录非常糟糕，但随着时间的推移，随着鉴别器的反馈，转录变得准确。
通过这种方式，它学会了区分生成器的语音识别输出和真实文本。
Facebook在此基础上推出了包含53种语言的XLSR。
而最新发布的XLS-R有128种语言之多，语种数量是XLSR的两倍多，数据量更是后者10倍——共计长达43.6万小时的语音。
XLS-R共有20亿参数，它在测试的37种语言中，表现优于大多数语种先前的工作。甚至在老挝语等小语种识别上，也能低于之前的错误率。
此外XLS-R也让低资源语言与英语之间的翻译大幅改进，例如从印度尼西亚语到英语的翻译，其中BLEU（双语互译质量评估）的准确性平均翻了一番。
CoVoST-2语音翻译基准测试中，XLS-R在21个英语翻译方向上比之前技术平均提高了7.4 BLEU。
从下图中可以看出，XLS-R对低资源语种的提升尤为明显。
微调XLS-R
XLS-R只是一个预训练模型，为了能更好地服务于具体任务，还需要对模型进行微调。
Hugging Face官方提供了详细的微调教程。
此外官方还提供不同参数规模的语音识别模型，以及15种语言与英语之间的互译模型，供用户下载。
传送门
官方博客：
https://ai.facebook.com/blog/xls-r-self-supervised-speech-processing-for-128-languages/
GitHub页：
https://github.com/pytorch/fairseq/tree/main/examples/wav2vec/xlsr
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2111.09296v1
试用网页地址：
https://huggingface.co/spaces/facebook/XLS-R-2B-22-16
微调方法简介：
https://huggingface.co/blog/fine-tune-xlsr-wav2vec2
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
