不論是電影預(yù)告片的配音員，還是地鐵上的播音員，我們的生活中都充滿了“看不到臉”的聲音。我們大多數(shù)人在聽到這些聲音的時(shí)候，可能會對背后的面容做一些簡單的設(shè)想，但麻省理工學(xué)院的一組研究人員卻做到了更進(jìn)一步：他們創(chuàng)造了一個(gè)人工智能系統(tǒng)，僅僅通過聽人的聲音就可以重建人的面孔。
這個(gè)名為Speech2Face的應(yīng)用程序背后的技術(shù)原理是利用了一個(gè)深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)路通過觀察YouTube上數(shù)百萬人們交談的視頻，訓(xùn)練并識別聲音和面部特征之間的相關(guān)性。在此過程中，它學(xué)會了將音頻波形的不同方面與發(fā)聲者的年齡、性別、種族以及某些頭部特征聯(lián)系起來，比如像頭部的形狀和鼻子的寬度這些。
然后，當(dāng)研究人員將人們的聲音錄音輸入系統(tǒng)時(shí)，系統(tǒng)能夠以合理的準(zhǔn)確度生成每個(gè)說話者的面部圖像。顯然，發(fā)型、面部毛發(fā)以及其他一些外貌特征是無法從一個(gè)人的聲音中預(yù)測出來的，因此開發(fā)人員堅(jiān)持認(rèn)為，他們的目標(biāo)不是預(yù)測準(zhǔn)確面孔的可識別圖像，而是捕捉與輸入語音相關(guān)的人的主要面部特征。
在一篇發(fā)表在IEEE Xplore上的論文中，研究人員說這項(xiàng)技術(shù)總有一天能帶來較大的實(shí)用性，例如，不需要攝像頭就可以生成視頻通話的面孔。
話雖如此，系統(tǒng)也需要一些改進(jìn)，因?yàn)镾peech2Face創(chuàng)建的圖像通常與面部類型大體匹配，但有一些細(xì)微的差之處還是難以判別。該系統(tǒng)也偶爾容易出錯，比如會將大約6%的聲音生成的人臉弄錯了性別，抑或是弄錯了種族。
本文譯自 iflscience，由譯者 Imagine 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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