曉查 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
Facebook AI（bushi），更準確地說是Meta AI，剛剛釋出了自監督語音處理模型XLS-R，共支援128種語言。
這項技術與Meta公司最新“元宇宙”願景緊密相關。
相互交談是人們互動的一種自然方式，隨著語音技術的發展，未來的虛擬世界可以使用我們技術進行互動，虛擬體驗將與物理世界融為一體。
說人話，就是讓母語不同的人在元宇宙里社交：一位說著英語，一位說著漢語，兩人可以靠XLS-R在元宇宙中無障礙對話。
實際效果如何呢？
MetaAI在HuggingFace上釋出了試用版語音直譯模型，支援從22種語言轉換到16種語言，我們先來試試它的英譯中效果。
（雖然翻譯腔較濃，但仍算準確，7秒鐘的句子完成翻譯僅1.53秒）
我們知道，世界上的語言有上千種，要用AI實現這些語言的互通並非易事。
一般語料庫的豐富程度決定了語言翻譯模型的質量，語音翻譯一般集中於幾個資源多大語種之間。但是由於小語種往往語料匱乏，使用這類母語的人往往很難獲得較高的AI翻譯質量。
XLS-R透過自監督技術對10倍的語音資料進行訓練，大大改善了以前的多語言模型，尤其是小語種的處理。
XLS-R的原理
XLS-R基於Facebook去年釋出的wav2vec 2.0技術。
wav2vec 2.0與BERT類似，是透過預測音訊mask部分的語音單元來訓練的。它們的區別是，語音音訊是一種連續的訊號，不能輕易清晰地分割成單詞或其他單位。
wav2vec 2.0透過學習25毫秒長的基本單元來解決這個問題，以便能夠學習高階上下文表示。
在僅擁有一小時的標記訓練資料的情況下，wav2vec 2.0能通過後續無監督的訓練資料，在LibreSpeech測試基準的100小時子集上達到SOTA水平。
之後，Facebook又推出了完全無監督的高效能語音識別模型wav2vec-U，它純粹從錄製的語音音訊和未配對的文字中學習。
為了wav2vec-U讓學習識別音訊錄音中的單詞，Facebook訓練了一個GAN。生成器根據嵌入在自監督表示中的每個音訊段，預測與語言中的聲音對應的音素。
而鑑別器負責評估預測的音素序列是否真實。最初，轉錄非常糟糕，但隨著時間的推移，隨著鑑別器的反饋，轉錄變得準確。
透過這種方式，它學會了區分生成器的語音識別輸出和真實文字。
Facebook在此基礎上推出了包含53種語言的XLSR。
而最新發布的XLS-R有128種語言之多，語種數量是XLSR的兩倍多，資料量更是後者10倍——共計長達43.6萬小時的語音。
XLS-R共有20億引數，它在測試的37種語言中，表現優於大多數語種先前的工作。甚至在寮國語等小語種識別上，也能低於之前的錯誤率。
此外XLS-R也讓低資源語言與英語之間的翻譯大幅改進，例如從印度尼西亞語到英語的翻譯，其中BLEU（雙語互譯質量評估）的準確性平均翻了一番。
CoVoST-2語音翻譯基準測試中，XLS-R在21個英語翻譯方向上比之前技術平均提高了7.4 BLEU。
從下圖中可以看出，XLS-R對低資源語種的提升尤為明顯。
微調XLS-R
XLS-R只是一個預訓練模型，為了能更好地服務於具體任務，還需要對模型進行微調。
Hugging Face官方提供了詳細的微調教程。
此外官方還提供不同引數規模的語音識別模型，以及15種語言與英語之間的互譯模型，供使用者下載。
傳送門
官方部落格：
https://ai.facebook.com/blog/xls-r-self-supervised-speech-processing-for-128-languages/
GitHub頁：
https://github.com/pytorch/fairseq/tree/main/examples/wav2vec/xlsr
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2111.09296v1
試用網頁地址：
https://huggingface.co/spaces/facebook/XLS-R-2B-22-16
微調方法簡介：
https://huggingface.co/blog/fine-tune-xlsr-wav2vec2
— 完 —
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