图 | 图中张瑞东佩戴的眼镜就是 EchoSpeech 设备（来源：Photo Courtesy of Dave Burbank）EchoSpeech 是一款新型可穿戴无声语音识别系统 ，它可以连续识别 31 条无声语音指令，准确率达到 95%，最高电池续航时间约 10 小时。其中，传感器成本不超过 100 元，单片机处理器成本 300 元左右。（来源：ACM）无声语音指的是只动嘴、而声带不发声的说话方式，有些类似于耳语（不严格区分的话，耳语也可以算作无声语音）。不过，耳语本身必须发出一些声音，而无声语音则无需发出任何声音。正在阅读这篇文章的你可以尝试一下耳语，但是不要送出气流，这样几乎不会发出任何声音，而嘴唇和舌头依然会动。对于公众来说，无声语音可能仍然是一个新鲜事物。但是，大家在日常中或多或少都会接触到。比如，开会时和别人交流时的耳语。相比有声语音来说，无声语音最大的优势就是“无声”。在一些安静的场合，比如图书馆、会议中等，出声地说话是不合适的；另外，在特别嘈杂的环境中，语音交流也会容易受到噪声的影响。在这种情况之下，都可以使用耳语。而对于声带损伤者或残疾人士来说，无声语音可能是最接近语音交流的唯一选择。在这个意义上，关于无声语音的相关应用具备很大的潜力。（来源：ACM）对于无声语音识别这项技术，已经有很多课题组在研究。最成熟、最流行的是依靠计算机视觉的方案：即使用相机直接捕捉面部运动尤其是嘴唇的运动。这种方法的缺点十分明显：它必须在用户面前放置相机，而这就涉及到普适性、功耗、隐私等问题。也正因此，目前面向可穿戴领域的解决方案多数还不成熟，在穿戴舒适度、功耗、系统等方面依旧欠佳。例如，在多支团队的研究成果中，都需要在口腔内放置传感器来追踪舌头运动。绝大多数方案只能识别说得比较清晰、语速较慢的离散指令，例如能识别单独说出来的、中间有暂停的 1-2-3，但是无法识别连续说出来的 123。而张瑞东所在团队研发的 EchoSpeech，在穿戴舒适度和连续识别上有着明显优势。在 EchoSpeech 的设计中，传感器即小扬声器的麦克风，被安装在眼镜框的下边缘。这时，通过采用声波感知技术，就能探测面部运动尤其嘴唇的运动，并以此来识别无声语音。与同类成果相比，EchoSpeech 具有体积小、佩戴舒适、功耗低、隐私保护好等优势。同时，在识别连续词组/句子的能力上，EchoSpeech 也有着很大提升。
（来源：ACM）长期来看，无声语音识别技术很有潜力作为普通语音识别的替代和补充。有研究显示，隐私和社交尴尬是用户不愿使用语音识别的重要因素 [1,2]。而无声语音恰好解决这两个问题，原因在于它可以扩展语音输入整体的应用。另一方面，无声语音还能把语音识别技术扩展到更多场景中，例如有望让用户在工作环境下使用无声语音控制设备，同时也能让用户使用无声语音来与 AI 使用自然语言交流，这样一来既能大大提高工作效率，也不会打扰到周围人。不过短期来看，由于词汇量、识别准确率等方面的限制，要想实现大规模的应用可能还不成熟。目前，最有希望将 EchoSpeech 用于控制音乐播放和社交软件等。（来源：ACM）张瑞东表示：“一直以来，我们实验室都专注于可穿戴交互设备的研究。我的上一个项目 SpeeChin，也是一个无声语音识别的工作。不同之处在于，SpeeChin 采用挂在项链上的红外相机来捕捉下巴运动，进而去推断无声语音。”相比之前的工作，SpeeChin 在识别准确率和设备舒适性上有着极大提高。但是，作为一种采用相机的方案，其依然存在功耗高、侵犯隐私等问题。正因为这些原因，该团队一直在开发应用范围更广泛的感知技术，比如声波感知技术等。张瑞东表示：“为此我参与了一个名为 EarIO 的项目，期间我们利用耳机上的扬声器和麦克风，借助声波感知技术通过捕捉耳后皮肤的微小震动来重建面部表情。在 EarIO 获得成功时，我们立刻意识到了这项技术在其他方面的巨大潜力。于是开启了本次 EchoSpeech 的项目。”立项之后，有两个难题摆在张瑞东面前：一是寻找最合适的设备形态，包括设备本身的形态，以及传感器的位置、角度和数量；二是提高系统性能，尤其是识别连续短语和句子的能力。在寻找设备形态上，他们尝试了很多方案，比如耳机+外延的结构、以及环绕头部固定器+外延结构等。但是，这类结构的主要问题在于，在多次佩戴之后稳定性欠佳。他们也尝试过入耳式耳机、头戴式耳机等结构，不过由于距离主要“发音器”（即说话时活动的部分例如嘴唇、舌头）比较远，故在同等条件之下识别准确率不甚理想，同时所需要的数据也更多。后来，张瑞东的导师想到了眼镜。“导师强烈建议我试一试眼镜框，我之前对眼镜框不是很有信心，因为它离主要的‘发声器’太远了。而且由于位置和角度的原因，并没有合适的直线传播路径。但是，在尝试中我意识到对于信号来说，其实并不需要直线传播。”张瑞东说。眼镜的好处之一在于稳定性高，一般情况下眼镜会被贴合地佩戴在头上，在多次佩戴之后依然具备较好的稳定性。并且，眼镜和主要“发声器”之间的相对距离比较稳定。直到这时，装置的最终形态终于被确定下来：即在眼镜框下缘布置传感器，其中一侧放置扬声器，另一侧放置麦克风。在提高系统性能上，他们并未使用先切割出来说话部分、再进行识别的方法，而是使用端到端的方法，一次性地完成切割任务和识别任务。这样一来，当佩戴者不说话的时候，系统就会输出空标签。至此，前面提到的两个难题均被攻克，关于 EchoSpeech 的课题也正式宣告结束。日前，相关论文以《EchoSpeech：由声学传感驱动的最小干扰眼镜上的连续无声语音识别》（EchoSpeech: Continuous Silent Speech Recognition on Minimally-obtrusive Eyewear Powered by Acoustic Sensing）为题发在 2023 ACM 人机交互国际会议上，该会议也被认为是人机交互领域最负盛名的会议。张瑞东是论文第一作者，康奈尔大学教授张铖担任通讯作者 [3]。
图 | 相关论文（来源：ACM）基于本次成果，张瑞东也将开展语音合成、以及扩展词汇量。假如可以实现语音合成，那么就能用于发音障碍人群身上，从而给他们提供一个真正的语音交互接口。而之所以打算拓展词汇量，是因为如果想把无声语音识别真正做成一个有用的产品，就必须能够识别更多的单词。长期来看，该团队希望无声语音识别技术的表现，能够和普通语音识别相媲美，只有这样才能讨论更加长远的应用。另据悉，张瑞东所在的团队专注于研究智能传感器件，此前他们还曾造出可以检测表情的耳机等创新设备。目前，该团队已有超过 20 项正在申请的美国专利和国际专利。 *博客内容为网友个人发布，仅代表博主个人观点，如有侵权请联系工作人员删除。
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