铜灵 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
AI精准模仿你的声音，需要多大规模的训练？
浙江大学和微软的新研究证明，从0开始学习你的声音到准确逼真，AI只需要200个音频片段和相应标注，20分钟的素材就足够了。
并且，这是一种近乎无监督学习方法，只需少量标记和分类整理，直接投喂素材，就有千万个你的声音合成出来了。
声音展示：
如果投喂的是林志玲、郭德纲、新垣结衣的声音……
目前，这个AI系统的单词可识度准确率达到了99.84%，论文已经被机器学习顶会ICML 2019接收。
论文共同一作之一，还是位浙江大学的学霸本科生，目前大四在读。又一位别人家的本科生来了！
细看下这个研究。
四步合成法
这项研究中主要涉及两个任务，文本到语音（TTS，也就是语音合成）和自动语音识别（ASR），缺乏足够多的对齐数据（aligned data）是这两个领域的一大问题。
但在这项研究中，研究人员提出了一种新型的几乎无监督的TTS和ASR大法，通过利用一系列成对的语音和文本数据，和一部分额外的未配对数据，实现了小样本合成。
合成流程图如下图所示：
整个研究分为四个部分。
首先，研究人员通过自监督学习，利用语音和文本数据，建立了语音和文本领域的语言理解和建模能力。
具体来讲，他们使用去噪自编码器，在编码-解码框架中重建了语言和文本。
其次，研究人员通过对偶转换（Dual Transformation），分别训练模型将文本转为语音和将语音转为文本：
TTS模型将文本X转换为语音Y，ASR模型利用转换得到语音到文本数据进行训练；ASR模型将语音Y转换为文本X，然后TTS模型利用文本到语音数据训练。
对偶转换在TTS和ASR模型之间重复迭代，逐步提高两个任务的准确性。
因为语音序列通常比其它学习任务的序列更长，所以序列中的一个错误会导致更严重的影响。
因此，研究人员进一步利用文本和语音的双向序列建模（Bidirectional Sequence Modeling）减缓错错相传的问题。
最后，他们设计了一个基于Transformer的统一模型架构，能输入和输出语音和文本，并且能将上述模块整合在一起，实现TTS和ASR的功能。
远高于基线
研究人员将这个方法与其他系统在TTS和ASR任务上进行对比，并用MOS（平均主观意见分）衡量合成音与真实人声的相似度。
并且，用PER（音素错误率）衡量自动语音识别的表现。
结果显示，这种方法的TTS任务上的MOS分达到了2.68，在ASR任务上的PER达到了11.7%。
但从这两个成绩看，这种方法得分已经远高于200个配对样本的基线模型数据了。
此外，研究人员还分别将不同的添加到系统中，结果显示，当分别加入去噪自编码器（DAE）、对偶变换（DT）和双向序列建模（BSM）模块时，评分均有增高。
本科生一作
这篇论文出自一个全华人团队的，Yi Ren （任意）和Xu Tan是这篇论文的共同一作。
任意Linkedin主页显示，2015年在浙江大学计算机科学与技术专业入学后，任意先后在Dashbase、网易人工智能事业部、微软中国和一知智能实习过。
也就是说，在本科还没毕业的时候，当大家都在忙毕业论文之际，学霸已经是国际顶会的一作了。
谭旭是任意的师兄，2015年从浙大硕士毕业的，目前是微软亚洲研究院机器学习小组的副研究员。
Xu Tan主要研究方向在深度学习和分布式机器学习，以及它们在NLP、机器翻译、搜索和推荐排名中的应用。
此外，微软的Tao Qin、Sheng Zhao、Tie-Yan Liu和浙大的Zhou Zhao也是这篇论文的作者之一。
传送门
目前，项目地址和论文已经放出，研究人员表示代码也将在后面几周开源。
项目地址：
https://speechresearch.github.io/unsuper/
论文地址：
https://speechresearch.github.io/papers/almost_unsup_tts_asr_2019.pdf
