成立快两年,阿里巴巴达摩院都干什么了?

成立快两年,阿里巴巴达摩院都干什么了?
2019年07月11日 09:01 PingWest品玩

  作者: Decode

  达摩院成立快两年之际,机器智能技术实验室抢先展示了一下成绩。

  2017年10月,阿里成立了达摩院,覆盖5个研究领域,建有14个实验室。除了上述的“机器智能”,达摩院研究大方向还有数据计算、机器人、金融科技、X实验室。

  机器智能技术实验室侧重于AI相关技术的基础研究,旗下设有语音实验室、视觉实验室、语言技术实验室、决策职能实验室、以及城市大脑实验室。

  近日,达摩院机器智能技术实验室举办了一场小型媒体沟通会,几位技术专家向外界介绍了最新成果和进展。

  兼具表现力和稳定性的语音合成技术

  首先,机器智能技术实验室正式发布了新的语音合成技术KAN-TTS(KAN指的是Knowledge-AwareNeural)。TTS(Text-To-Speech,文本到语音)是一种将文字转化成语音的技术,智能音箱、个人虚拟助理都需要这种技术支持。

  达摩院机器智能语音实验室高级算法专家雷鸣介绍,当前业界商用系统的合成语音与原始音频录音的接近程度,通常在85%到90%之间,而基于KAN-TTS技术的合成语音可将该数据提高到97%以上。

  简单来说,KAN-TTS合成的语音更加像真人的语音,“接近真人韵律的感觉”。

  “我们新一代的TTS解决方案深度融合了传统TTS和端到端TTS,基于不同领域的深层Knowledge。”雷鸣介绍道。

  所谓端到端TTS,即不依靠领域知识,基于强大的深度学习模型、海量数据来生成音频,优势是大大节省设计的工作,并且得到更加流畅、表现力更好的合成语音,但需要大量计算力支持,而且会出现丢字、漏字等不稳定的情况。Google的Tacotron和DeepMind的WaveNet都是典型的端到端TTS模型。

  而传统TTS需要花费大量时间和精力去了解相关的领域知识,设计难度较高,但胜在合成的语音比较稳定。

  通过将传统TTS和端到端TTS的结合,KAN-TTS结合了两者的优势,充分利用不同领域的深层Knowledge,合成表现力和稳定性具佳的语音。

  针对不同的需求,机器智能技术实验室提供了“开箱即用”的TTS产品,覆盖5大场景(通用场景、客服场景、童声场景、英文场景和方言场景),具备34个高品质的声音。

  除了“开箱即用”的声音,达摩院这个语音合成方案还能让专业用户定制声音。

  传统语音合成定制需要10小时以上的数据录制和标注,对录音人和录音环境要求很高。“从启动定制到最终交付,需要半年时间”。而达摩院利用Multi-SpeakerModel与Speaker-awareAdvancedTransferLearning相结合的方法,将语音合成定制成本降低10倍以上,周期压缩3倍以上。

  也就是说,用1小时有效录音数据和不到两个月制作周期,就能完成一次标准TTS定制。

  此外,普通用户也可以自己定制“AI声音”,只需手机录音十分钟,就能获得与录制声音高度相似的合成语音。

  语音、自然语言、视觉各领域都有新成绩

  除了公布新语言合成方案,机器智能技术实验室还亮出了新成绩。

  机器智能技术实验室透露,阿里AI在国际顶级技术赛事上获得了40多项世界第一,入选了近400篇国际顶会论文。具体到细分领域,机器智能技术实验室最近都有不同建树。

  语音领域,2019年1月机器智能技术实验室在国际顶级对话系统评测大赛(DSTC-7)上获得双料冠军,将人机对话准确率的世界纪录提升至94.1%,并于2019年7月开源了创造这一记录背后的人机对话模型ESIM。

  事实,该算法模型提出了两年多,已被包括谷歌、facebook在内的国际学术界在200多篇论文中引用。

  自然语言理解方面,机器智能技术实验室在6月的MSMARCO文本阅读理解挑战赛中,击败了Facebook微软,创造了阅读理解能力测试的新纪录,并在开放域问答任务上超越人类阅读水平。

  MSMARCO挑战赛是AI阅读理解领域的权威比赛,参赛机构提供的AI模型需要在搜索引擎返回的网页文档中,找出100万个问题的正确答案。

  阿里方面介绍,阿里AI模型的突破在于提出了基于“融合结构化信息BERT模型”的“深度级联机器阅读模型”,可以模仿人类阅读理解的过程,先对文档进行快速浏览,判断,然后针对相应段落进行精读,并根据“自己的理解”回答问题。

  达摩院机器翻译技术团队已实现了48个语言翻译方向,支持俄、西、法、阿、土,泰、印尼、越南等多种语言翻译,其中电商覆盖了大部分语向和场景,超越了谷歌和亚马逊,日调用量达到17.9亿次。

  在机器视觉领域,机器智能技术实验室在图像搜索、大规模图像识别、视频分析、线下视觉智能等领域都有所建树。其中,图像搜索领域,阿里AI的向量引擎比Facebook快6倍。

  机器智能技术实验室在6月份刚刚结束的WebVision竞赛中,阿里AI以82.54%的识别准确率,击败了全世界150多支参赛队伍,获得冠军。机器智能技术实验室称,阿里AI目前可以识别超过100万种物理实体。

  WebVison是目前图像识别领域最权威的竞赛之一,专注于物体识别,被誉为接棒ImageNet的大规模图像识别竞赛。

  7月,在CVPR2019举办的LPIRC(低功耗图像识别挑战赛)中,阿里AI获得在线图像分类任务第一名。在挑战赛使用的训练数据集上,阿里AI实现了67.4%的分类精度,比官方提供的基准线高3.5%。

  值得注意的是,上述只是达摩院旗下机器智能技术实验室的进展和成绩。到2019年10月达摩院两周年之际,会有更加全面的消息公布。

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