誤解與挑戰:從語音辨識到口語理解

工研院資通所   郭志忠、林奇嶽

 

深度學習技術大幅提昇口語辨識率;大領域、非特定錄音及即興口語是未來口語理解技術的挑戰

這一波的人工智慧狂潮襲來,幾乎衝擊到了每個應用領域[1]。但是究其源頭,卻是深度神經網路DNN (Deep Neural Network)技術在語音辨識跟影像辨識所獲致的效能大躍進。尤其是語音辨識更是第一個深度學習在大數據庫中取得突破的技術領域[2][3];也是繼實驗室的成功之後,最早被帶到一般人日常生活中來的應用。不管是已經普及到每個人的智慧手機,還是預期未來將普及到每個家庭的智慧喇叭,上面都載有語音助理提供方便自然的語音互動介面。藉著這股人工智慧的狂潮,工研院口語技術團隊從2014年開始投入研發以DNN為聲學模型的口語辨識技術,辨識率也大幅躍升。本文將藉由介紹語音辨識與深度學習技術的發展,釐清一般人對語音辨識的誤解,並說明未來口語理解的挑戰。

1. DNN技術襲捲語音辨識

大約從2010年深度學習技術的效能開始超越其他機器學習方法:在多倫多大學的Dahl跟其教授Hinton投入DNN語音辨識技術研究,隨後並加入微軟研究院鄧力等人,並在大詞彙語音辨識上取得大幅效能增進。在兩個測試集中,相對錯誤減少率ERR (Error Reduction Rate)分別取得16.0%與23.2%的成果(論文在2012年1月發表)[4]。之後又有其他Hinton的學生也加入Google。從此包括微軟、Google、IBM等大公司都開始投入DNN語音辨識技術研發[5]。

蘋果公司於2011年10月4日的「Let’s talk iPhone」發布會所發表的iPhone 4S中,首先推出了語音助理Siri,但那時DNN技術尚未引進其中(Steve Jobs於隔天逝世,若地下有知應頗為扼腕)。兩週後本文作者之一,於研討會中第一次聽到鄧力博士介紹如何使用DNN技術快速大幅提升語音辨識率[6][7]。那時候鄧力在演講中,還即時展示了仍在持續訓練中的DNN聲學模型,以及不斷提升的辨識率結果;也提到使用GPU的重要性,因為運算需求實在很大。

接下來幾年DNN技術在語音辨識領域快速成長,並且逐步落實到實際產品中。大約從2013到2015年間幾家主要的領導廠商都已經成功將DNN技術引進其主要產品中,並獲致跳躍式進步。具體數字如下:

● 2015/5/28 Google在Google I/O 2015中宣告,Google Now語音辨識的詞錯誤率WER (Word Error Rate) 在兩年內從23%降到8%。相當於平均每年的錯誤降低率ERR都達到41%。

● 2015/6/08 Apple在WWDC 2015中也宣告,Siri語音辨識的詞錯誤率已經降到5%,相對於前一年的錯誤降低率ERR=40%(圖1 )

領域外的人可能無法感受這些數字有多麼驚人,因為在這之前,若ERR有5%都可以發論文了。不管是Google還是Apple都提到深度學習技術在當中扮演的重要角色;但其實還有一點,是他們掌握了大量真實使用者的錄音語料。可以說,這些跳躍式的進步就是結合了大數據與深度學習的成果。

工研院語音技術團隊從2014年才開始投入研發以DNN為聲學模型的語音辨識技術。在短短一年多的努力下,辨識率也獲致了大幅躍升的成果。表1 是當時以七套語料庫進行訓練與測試的實驗結果。與上述公司的結果不同,我們專注測試聲學模型的效能,也就是國語413個音節的辨識率,並未加上語言模型。除了傳統模型GMM (Gaussian Mixture Model)外,我們訓練了兩種不同的DNN模型:FNN (Feedforward Neural Network)、LSTM (Long Short-Term Memory)。測試結果這兩種DNN模型相對於傳統GMM,ERR分別達到39.4%與57.4%的比率:顯示工研院也算趕上了這波浪潮。

本文即是想藉著這股人工智慧的狂潮,針對口語辨識技術,來釐清其真實內涵、介紹其在DNN技術目前的成果、以及檢視其從過去到未來的挑戰。章節組織如下:第2章釐清speech recognition長久以來在中文的翻譯錯誤、與在一般人的狹隘誤解,並藉此來說明自然語言(包含口語)處理與理解的技術內涵。第3章則針對現階段DNN技術在口語辨識技術上的成果與展望做一概要介紹。最後在第4章,我們經由回顧上一世代語音辨識技術三大挑戰的歷史,重新提出新世代的口語辨識技術三大挑戰,並逐一檢視當中所包含的課題。

2. Speech的誤譯與誤解

2.1 Speech的誤譯:Speech=語音?

不知道從何時開始,”speech”就被翻譯成「語音」;”speech recognition”被翻成「語音辨識」或「語音識別」。本文一開始為了遷就大家長久以來的習慣,所以在第1章中仍然使用此一誤譯。但事實上”speech”在英文字典[8]中的解釋為“spoken language rather than written language”。也就是”speech”應該翻為「話語」(說話語言)或「口語」(口說語言);以有別於書面語言或手寫語言─以下簡稱「文語」(文字語言)。

至於「語音」,只不過是用來表達話語的聲音(sounds of speech)。以普通名詞來說,「語音」對應的英文是voice;以語言學專有名詞來說,「語音」也可專指話語最小的單位phone。在語言學中專門研究話語聲音的學問,即稱為「語音學」(phonetics)[9][10]。因此若單純只是要辨識人說話的聲音就可稱為「語音辨識」(voice recognition)。有趣的是,最早的話語辨識就是從辨識phone開始,稱為phonetic recognition─這才是名正言順的「語音辨識」[11]。但是”speech recognition”應該被翻成「口語辨識」或「話語辨識」,包含語音辨識、但不僅止於語音辨識,而是整個口語內容的辨識、或整段話語內容的辨識。

2.2 Speech的誤解:自然語言不包含Speech?

為有別於機器使用的程式語言,在資訊領域裡將人類的語言稱為自然語言NL(Natural Language)。自然語言最初都只有口說形式,要等到文字的發明之後,才開始出現手寫形式。口說形式是透過聲音(語音)來表達語言─即口語;手寫形式則是透過影像(文字)來表達語言─即文語。語言是人類用來溝通的媒介;自然語言溝通的內涵就是概念或意義,所以語言最重要的核心是「語意」。因此口語是以「語音」來表意;而文語是以「字形」來表意。象形字就是一種直接以形表意的文字。但因為文字是在語音之後才發明的,因此自然也會有以形表音、再間接以音表意的文字,例如漢字的形聲字、以及西方拼音文字如希臘字或羅馬字。其實世界上大部分的手寫語言都採用拼音文字,因為直接把既有的口說語言從聲音變成標音符號就成了手寫語言,也就是將口語中的每一種語音(phone)以一個字母符號代表,就能「以手寫我口」。由此可知口語才是原來主要的語言形式。

但文語在印刷術發明以後獲得了第一次重大演變,因為從此文字可以大量複製而普及流傳,這是口語難以達成的。並且印刷複製可保持內容一致不變,古代多個手抄本(script)之間的差異問題就此不見,進一步促成文語的標準化。例如,英語發音與拼寫(spelling)不一致的問題,原因就出在其元音大推移(Great Vowel Shift)是在歐洲古騰堡印刷術發明(1440年)之後才完成[12]。從14世紀(喬叟時代)到17世紀初(莎士比亞時代)英語經歷元音大推移:長元音都往高元音推移,而最高元音則轉成雙母音(/i/→/ai/,/u/→/au/)。例如food原來是以兩個o代表長元音/oː/,但經往上推移後變成元音/u/。威廉·卡克斯頓(William Caxton)於1476年將第一部印刷機引進英國,促使各類印刷品包括書籍大量發行流通,當時許多英文單字是按照推移前的元音進行拼寫(例如food),因印刷品普及而逐漸形成書面語標準。等到後來元音推移的口語轉變完成後,就無法將文字再改成推移後的元音來拼寫了(例如fud)。

上個世紀末電腦與網路的普及促成文語第二次重大演變。若說印刷術把手寫文語變成書面文語,則電腦可說進一步使其變成數位文語。拜網路資訊可即時廣傳之賜,文字形式更加多元多變,如表情符號、注音文、火星文等。自此文語有別於口語更加獨立發展。不過,基本上在電腦裡面表達語言,還是以視覺形式的文字為代表,文字內碼代表的還是字形而非語音。因此在數位時代,當提到自然語言時,大家想到的不是語音代表的口語,而是文字代表的文語。其實,真正的自然語言還是應該包含口語和文語兩種形式。圖2 是史丹佛大學自然語言處理NLP (NL Processing)課程中對自然語言處理階層(NLP Levels)的圖示[13]。從此圖中可明顯看出,自然語言包含了兩種形式:口語(speech)、文語(text)。

口語的第一層處理是「語音(Phonetic)/音位(Phonological)分析」[14]。語音分析就是從話語訊號中辨識每個語音(phone);音位分析則是分辨該語音在此語言中的音位(phoneme)歸屬。每一種口語都會有一組「具辨義功能的最小語音單位」稱為音位。音位只是一種歸納出來的最簡抽象語音單位,其實際上對應的物理發音可以有多種,稱為同位音(allophone)。例如英語中的雙唇無聲塞音音位/p/,至少對應兩種同位語音[pʰ]與[p]1:[pʰ]表送氣語音(相當於國語的ㄆ),如pin中的第一個語音;而[p]表不送氣(相當於國語的ㄅ),如spin中的第2個語音[10]。

文語的的第一層處理則是「光學字元辨識(OCR)/分詞處理(Tokenization)」:前者是從影像訊號中辨識出字形;後者則是從連續字串中斷出單詞來,並且進行必要的字詞正規化處理─即識別此字形在該語言中所歸屬的抽象文字單位。例如英文第一個小寫字母可以有「ɑ」與「a」兩種字形寫法。漢字中的字形變異就更多了,例如「麵」與「麪」;而簡體字更是一整套系統化的字形變異。如前面所言,語言最重要的內涵是語意,所以不管是口語、還是文語,縱使在「音」或「形」上有變異,在辨識出表層形式(surface form)的語音與字形後,都要進行抽象分析:去除變異性、以得出其底層形式(underlying form)的抽象語音與文字單位。

自然語言處理的第二階層是「構詞(Morphological)分析」,也就是分析出口語或文語中的基本語意單位─詞(word)、或更小的詞素(morpheme)。然後藉由組詞處理(word bracketing),以及具名實體辨識(NER: Named-Entity Recognition)來組成獨立語意單位。其次兩個階層分別是「語法(Syntactic)分析」與「語意(Semantic)解讀」,這是自然語言理解NLU (NL Understanding)主要重點。

真正的口語辨識(speech recognition),至少要處理到構詞分析,也就是輸出帶有語意的詞序列結果,而非只有語音辨識(phonetic recognition)所得出的語音種類而已。若是要做到口語理解(speech understanding)層次,則當然也要涵蓋後續的兩個階層(語法分析、語意解讀),才能真正瞭解話語的內容。正如廣義NLP包含NLU,廣義speech recognition其實也包含speech understanding。最後一階層「篇章(Discourse)處理」則更進一步包含語用學(Pragmatics)的分析,不僅瞭解單一語句語意,更要分析理解在連續口語內容中各種口語行為(speech act)或語段結構。

總之,不應把speech誤解成只有語音這麼狹隘;也不應把speech recognition誤解成一個與自然語言處理無關的訊號辨識前處理。speech是口語、是自然語言的一種;speech recognition是口語辨識、是口語型態自然語言處理技術的一種。雖然口語辨識過去偏重在從語音訊號到文語詞彙的辨識,但在這人工智慧的新浪潮時代,口語辨識的重點將逐漸轉移到口語理解,正如NLP的研發重心將轉到NLU一樣。因為NLU正是人工智慧核心、也是最困難的AI-complete問題之一[15]。

3. DNN口語辨識技術

3.1 基本DNN聲學模型

DNN在大規模分類問題的第一個成功案例就是口語辨識,2012年多倫多大學與Microsoft、Google、IBM的研究人員共同發表「Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition: The Shared Views of Four Research Groups」一文[5],指出以DNN取代GMM作為口語辨識中的聲學模型能顯著提升辨識效果。在2010以前,口語辨識採用的DNN大多先以RBM(Restricted Boltzmann Machine)逐層堆疊出DBN(Deep Belief Network)進行權重值的預訓練(pre-train)、最後再輔以監督式訓練進行權重值微調(fine-tune)完成建構[16][17][18];隨著越來越多的DNN研究投入,後來發現不採用RBM也能成功訓練出DNN,因此適當的權重值初始化方法搭配逐層監督式訓練成為更直接的訓練手段[19]。隨著訓練技巧的增進,現在訓練DNN已經可以免除許多額外的手段。

口語辨識使用的基本DNN聲學模型為傳統的全連接FNN,常見架構為:

  • 輸入層維度約200~1000,由鄰近數個音框的特徵參數向量串接而成。常用的特徵參數有MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficient)、PLP (Perceptual Linear Prediction)或是直接使用頻帶能量值[20][21]。
  • 隱藏層3~6層,維度從2000到4000不等。而其間非線性函式的選擇有傳統的Sigmoid、Tanh或近期的p-norm[22]、ReLU[23][24]。
  • 輸出層維度約落在10000到20000之間。一般會搭配softmax函數將數值正規化到0~1之間,以滿足機率分佈的特性,因此每個維度對應到HMM(Hidden Markov Model)某一狀態的事後機率值。

除了一般FNN之外,有記憶能力的RNN也能應用於聲學模型,目前較受歡迎的架構是單向或雙向LSTM[25][26],在許多測試中能比FNN相對好上10~15%的辨識率。LSTM雖然能提供較佳的分類正確性,但計算量較FNN多了不少,對於即時性要求較高的應用,須考量架構簡化和運算加速等工程議題。而介於FNN和LSTM之間,也有人採用CNN (Convolutional Neural Network)[28][29]或TDNN (Time-Delay Neural Network)[31][32]等架構,在運算速度和分類正確率的考量上取得平衡點。圖3 為常用於口語辨識的DNN聲學模型架構,其中FNN和LSTM較常在系統中被採用。

工業技術研究院語音團隊在DNN聲學模型技術上深耕多年,自主開發的深度學習口語辨識引擎的效果與知名口語辨識開源軟體Kaldi[19]相當。表2 列出來自五套測試語料集共9788句的辨識正確率一覽表,圖中數字代表音節正確率,在辨識時兩方皆搭配來自Google Web 5-gram Database所建立的語言模型。從表中數字可證明無論聲學模型使用FNN或是LSTM,工研院的技術皆有相當出色的表現,平均音節正確率皆已超過九成。

3.2 端到端架構

以上的FNN和LSTM在訓練時,必須滿足輸入與輸出具有相同長度的條件,也就是每一個訓練音框都必須有對應的標籤。標籤通常是狀態索引值,一般是由GMM-HMM以強制對齊的方法所提供。換句話說,當只有一句話的特徵參數向量和其對應文字時,因為兩者長度不同,我們無法直接訓練FNN和LSTM。為了簡化這個流程,近年來興起一波端到端(End-to-end)的口語辨識架構,試圖直接找出輸入特徵參數向量與輸出文字潛在的對應關係,此舉除了省略GMM的訓練外,也能省略發音字典的編纂。這類方法大多以RNN為主進行變化,並搭配CTC(Connectionist Temporal Classification)[33][34]作為損失函數進行訓練。

常見的端到端架構有RNN+CTC[35][36][38]、RNN Transducer[26][37][38][39]與RNN+Attention機制[40][41]三種。圖4 為架構示意圖,圖中x_t為時間點t的音框特徵參數向量、h_t為隱藏層、y_t為輸出文字、c_t為注意力層,其中y_t可以選擇性輸出空字串ϕ,輸出字元包含空字串ϕ是端到端架構容許輸入輸出長度不一致的技術特點[33]。最基本的端到端架構為RNN+CTC,其沿著時間軸展開的示意圖與一般RNN無異,差別只在於訓練時的損失函數選擇;RNN Transducer則將輸出y_t之間的轉移機率一起納入模型訓練,提升y_t輸出字串的穩定性;相較於RNN Transducer,RNN+Attention額外引進「注意力」機制,在輸出y_t時會一併考量所有隱藏層的資訊{h_1,⋯,h_T},注意力層的c_t負責整合這些資訊。雖然端到端架構能簡化訓練流程,但它需要比傳統架構更多的語料來訓練,而實務上還是要與一個外部語言模型搭配,取得較穩定的表現。

4. 新世代口語辨識技術三大挑戰

從2010年至今八年間,DNN帶給口語辨識前所未有的效能躍升,甚至有許多實驗聲稱機器已經超越人類,但事實上這些都只是某個特定測試語料庫的實驗結果。在變化萬端的真實世界中,先不說口語理解,光只是口語辨識的初階都還有許多待克服的挑戰。回顧口語辨識的歷史,在距今三十年前(1988年)正好也有一件令人興奮的進展,就是李開復博士在他CMU的博士論文中發表了世界第一套「非特定語者之大詞彙連續語音辨識系統」─SPHINX[42]。其實當時主要的技術突破是隱藏式馬可夫模型HMM (Hidden Markov Model),最早從1975年開始被應用在語音辨識上[43][44],但一直到1980年代後期才逐漸成為主流,並一直沿用到現在。

李博士當時標舉了1980年代口語辨識技術的三大挑戰:大詞彙(large vocabulary)、非特定語者(speaker-independent)、連續話語(continuous speech)。在當時每一項挑戰的問題都有許多人在進行研究,但是李博士是第一位企圖在一個系統裡面同時挑戰這三個問題,並獲得相當不錯的成果。當然以今天的標準來看,當時的規格其實都是偏低的,如詞彙量其實還不到一千詞。不管如何,經過三十年無數人的辛勤耕耘,再加上自2010年開始運用DNN技術後,上一世代的三大挑戰基本上已經算是被解決了,但離口語辨識完全被征服仍然還有相當距離。我們認為2010年代開始又有新的三大挑戰:大領域(large domain)、非特定錄音(recording independent)、即興口語(spontaneous speech)(參見圖5 )。以下逐項說明。

4.1 從大詞彙到大領域

1980年代時對大詞彙的定義是1000詞以上[45],例如李博士實驗用的語料庫共997詞。如今大詞彙系統的詞彙量都是上萬起跳,甚至可多達百萬詞。儘管如此,不同領域的詞彙是永遠也學不完。當Siri還沒被蘋果公司收購以前是以多個應用選項的App方式提供語音互動服務,也就是使用者透過點選某一個圖標來進行該應用領域的問答。等到2011年Siri正式成為iPhone 4S上的語音助理時,所有的應用領域全部被整合起來,從此Siri就以一個萬事通的姿態出現。其實,不限領域的口語辨識是不可能的 ,但是能夠處理很多領域的「大領域」口語辨識卻成了未來必然的挑戰。這當中也隱含了能夠識別瞭解領域語境並進而轉換或適應領域的可能性,甚至動態搜尋、或自動學習新領域的能力,也是未來非監督式機器學習的重要挑戰。

4.2 從非特定語者到非特定錄音

1980年代非特定語者辨識系統所使用的訓練語料,其語者數不到百位,如SPHINX系統的訓練語料含80名語者;但現今系統的訓練語料都是千人等級以上。其實語者並非唯一的語音訊號變異因素。語音訊號的來源,從錄音語者、錄音雜訊、到錄音通道,構成了三個主要的變異因素。

  • 錄音語者:性別、年齡、口音、教育、職業等語者變異因素
  • 錄音雜訊:錄音環境中除了錄音語者以外的其他聲音來源(包含其他語者、錄音設備),都構成了語音訊號以外的雜訊
  • 錄音通道:所謂通道(channel),是指語音訊號從語者發出,經錄音設備轉換成數位音訊數據、並傳送給口語辨識系統為止,整個能量傳輸轉換的管道。進一步可細分為:

(1)聲能聲波傳輸(從語者到麥克風,含空間響應影響)、
(2)聲能電能轉換(即麥克風)、
(3)類比電訊傳輸(包括類比電路與儲存,如放大器、錄音帶等)、
(4)類比數位轉換(取樣率、位元數)、
(5)數位通訊傳輸(包含語音壓縮編解碼、封包延遲遺失等失真)。

顯然非特定語者只是挑戰之一,其他還有雜訊影響與通道效應對訊號造成的失真。其實,從上世紀80年代以來,許多的研發努力都是要克服這些變異因素對口語辨識造成的不利影響。其中主要分成語音特徵和語音模型兩種手段:也就是特徵計算或模型訓練,能夠盡量考慮不受語者、雜訊、以及通道變異的影響。例如各種特徵向量正規化與轉換演算法,或是上世代的標準聲學模型─GMM高斯混合模型等,都是成功的範例。但是自從2010年之後,以DNN作為聲學模型,更是成功的將特徵計算與模型訓練溶為一爐:深度神經網路的前幾層可產生強健的特徵向量;後幾層則代表高鑑別度的語音模型。而這正是這一波深度學習造成口語識別技術革命的秘訣所在。

2014年11月6日Amazon推出Echo以後,長距離(distant)或遠距(far-field)口語辨識已成為熱門應用需求。有別於傳統電話或近距離麥克風,這種應用情境更具有未來性。早在《2001太空漫遊》(2001: A Space Odyssey) 或《星艦迷航記》(Star Trek) 電影的場景中,人類跟電腦的對話都是透過無形的麥克風與喇叭。為了能夠遠距收音,就要採用高靈敏度與高動態範圍的麥克風[47],但這也意味環境雜訊的影響也更大。另外,不同房間產生不同的空間響應也使錄音通道效應的影響更劇烈。最後,在開放空間中,有許多人同時說話,要能從中辨識特定語者的語音指令(其他人說話的聲音成為干擾雜訊),將更是挑戰的問題。總之,雖然上世代非特定語者語音辨識的挑戰基本已經被克服,但未來隨著口語辨識應用的多元與擴大,以及人們對科技的期待提高,對於各種惡劣條件與高度變異下的錄音訊號來源,仍將持續挑戰新世代的研究者。

4.3 從連續口語到即興口語

1980年代時候的口語辨識系統大多是獨立詞(isolated word)辨識,也就是使用者一次只能說一個詞,而非一般說話這樣連著講整句話,後者就被稱為連續話語。其實正常口語本來就都連著講,因此連續口語(continuous speech)以一般用語而言是有點畫蛇添足,這完全是技術用語。在三十年前要能將連續話語辨識解碼出來的確是一項挑戰;但於2000年左右「加權有限狀態轉換器」WFST (Weighted Finite-State Transducer)技術被用來作為連續口語辨識解碼器之後[48][49][50],基本上連續口語辨識的挑戰也被解決了。

口語作為人機介面的特色之一就是可以免動手(hands-free)、改動口,以及免動眼(eyes-free)、改動耳,但是未來將更進一步希望能達到免動腦(mind-free)─意思是讓人跟機器交談可以避免心理負擔,不需要事先想好要說什麼,可以更輕鬆自在,就像跟人講話一樣。目前的系統能處理的語音輸入稱為讀稿口語(read speech),也就是語者必須先在心裡打好草稿─想好要說的話,然後才對機器講出來。但我們平常跟人講話不是這樣,而是邊想邊講、邊講邊想,想到哪講到哪,所以講的內容比較凌亂不全、甚至參雜錯誤與修正,但終歸會把自己的意思表達出來,這樣的風格稱為即興口語(spontaneous speech)。

其實只要沒有讀稿、背稿,平常說話都是即興語音,例如上課演講、開會討論、電話交談等等都是。目前已有的即興口語辨識應用就是客服電話錄音的自動文字轉寫(transcription),但以目前技術水準而言,大概字正確率在50%左右。即使經過對特定領域進行調適之後,大概也只能達到70%左右。這與讀稿口語辨識都可以達到90%的正確率而言,還有相當明顯的差距。表3 是一個即興口語辨識的實際測試實驗結果:包含五段客服電話錄音,以及三個商用辨識引擎。其中,即便是世界領先的Google雲端語音,平均辨識率還不到50%。J引擎是專門針對客服電話錄音轉寫應用的產品,平均剛過50%;T引擎則是針對讀稿口語的聽寫(dictation)應用產品,平均甚至不到20%。

 

相對於讀稿語音,即興口語的辨識率會低很多,主要是因為其音韻變異性、語言非正規性、以及副語言(paralanguage or para-verbal)等,更多的態樣變化與非標準語言現象,這使得依據讀稿口語跟標準語言所訓練的聲學模型跟語言模型,都難以跟即興口語進行匹配。即興口語的各種現象非常繁雜,本文以中研院針對現代漢語口語對話語料庫所定義的標記分類[51]為基礎,再參考多份文獻[52][53][10]重新歸納整理如下,共三大部分的即興口語現象,並以現代漢語為例:

一般口語語音(ordinary speech sounds):具有語意或語法功能的口語部分

1.1 自然音韻變化(natural phonological variation):因前後音緊接的自然音韻規律變化

1.1.1  音的同化(assimilation):e.g.川普/tʰʂan pʰu/→[tʰʂam pʰu]

1.1.2  音節合併(syllable contraction):e.g.我們→[om]、這樣→醬[tɕiaŋ]、就是→[tɕioʅ]

1.2  不當音韻偏差(inappropriate phonological variation):因個人發音問題的音韻偏差

1.2.1  拖長音(lengthening):e.g.我目前是從~~外貿(『事』拖長)

1.2.2  鼻化音(nasalized):e.g. 大/tɕia/→[tɕiã](『家』的母音唸成鼻化母音)

1.2.3  發音偏差(inappropriate pronunciation):e.g.我較喜歡(『比』發成[pu2])

1.3  難以辨識的語音(unintelligible speech sound)

1.3.1  喃喃自語(mumble):說話者無意讓對方聽見而小聲的喃喃自語,但可辨識音意字。e.g.都在賺錢喔賺錢(最後「賺錢」為說話者小聲的喃喃自語)

1.3.2  不確定字音(uncertain):只能辨識音,也可猜測部分字、與大致語意。

1.3.3  無法辨識的語音(unrecognizable speech sound):無法辨識任何音意字之語音。

1.4  不流暢的語流(disfluency)

1.4.1  語流中斷音韻不順(prosodic disfluency)

1.4.1.1 沉默(silence):對話者因話題銜接不上,產生雙方語流間之中斷沈默。

1.4.1.2 停頓(pause) :語者自身語流之中斷暫停,中斷明顯、致韻律不流暢。

1.4.1.3 字詞殘破(word fragment):語詞有減。e.g.是進[k]嗯出口(口[ko3]只唸一半)

1.4.1.4 口吃(stutter):語詞有增、重複、遲滯。e.g.外國→[u5] wai4 guo2。

1.4.2  語句中斷語法不當(lexico-syntactic disfluency)

1.4.2.1 句子未完被打斷(interrupted):語法未完整前即因對方打斷而被迫中斷句子。

1.4.2.2 句子未完而中斷(abridged):語法未完整前即中斷句子,並且重新開始新句。

1.4.2.3 句法不當(inappropriate usage):語意大致完整,但語句不合句法。

1.4.2.4 語詞有誤(error):詞彙、成語、諺語的錯誤使用。e.g.一汽車。

1.4.3  重複或修正(repetition or repair):重複/錯誤詞語[修正插語]正確詞語

1.4.3.1 詞語完整重覆(repetition):e.g.可是又有又有這個情理法

1.4.3.2 詞語部分重覆(restart):e.g.覺得很很不很不夠用這樣

1.4.3.3 詞語錯誤修正(repair):e.g.的住處、當時我才反應到我才意識到說修正可包含:語意、語詞、語音

1.4.3.4 重複或修正插語(editing term):e.g. 我是嗯直升機飛行員、是進口嗯出口

1.5  受外語、方言、等社會面影響(socio-linguistic phenomena)

1.5.1  語言轉換(code switching):e.g.很大的看板[k’aN2] [paN4]、有HangtenGiordano的衣服

1.5.2  受閩南語影響之發音:e.g. 真的很[lə4]、機[huei]

1.5.3  約定俗成讀音:與字典標準不同。e.g. [fu3]合、[ma1]、關[ɕi1]、正[mei1]

語用口語語音(pragmatic speech sounds):以語用功能為主的口語部分

語用功能為主之「語氣助詞」或「插說歎詞」。在實際口說時會因情感與情境因素而有強烈音韻變化,因此雖然有些有對應文字,但該文字之標準音韻與實際發音會有落差(如『嗯』);甚至有部分語聲難以找到相應語意或發音的文字,只能以擬聲詞(如『呃』)或聲音標記(如『UM』)代表。另有些字詞雖原具有明確音意,但當以語用功能為主時,去除之後對語意幾無影響,例如:「那個」、「然後」、「對」等詞語,常常在口語中被作為停頓猶豫功能的插說語,去除後對語句的語意跟語法都沒有影響。

2.1語氣助詞(modal particle):語法上附著於句末,用以表示說話時的語氣(mood or mode)。這類語氣詞的用字聲調通常是輕聲、發音輕而短,故前後音連讀容易發生協同發音(coarticulation)音變效應。

2.1.1  基本語氣詞:的、了、麼、呢、吧、啊。按語氣類型(modality)分類如下

2.1.1.1 肯定語氣:的、了

2.1.1.2 疑問語氣:麼、呢

2.1.1.3 強烈肯定:呢

2.1.1.4 半信半疑:吧

2.1.1.5 感嘆語氣:啊

2.1.2  疊用語氣詞:連用兩個基本語氣詞,常會產生音節合併、甚至形成新字

2.1.2.1 {的、了}+{麼、呢、吧、啊}:e.g.了+啊=啦

2.1.2.2 {麼、呢}+啊:麼+啊=嘛(肯定)/嗎(疑問)、呢+啊=哪

2.1.3  『啊』/a/受前一字發音影響而產生音變,甚至形成新字

2.1.3.1 前音為ㄧ或ㄩ:/a/ → [ya](啊→呀)e.g.是啊→是呀、老啊→老

2.1.3.2 前音為ㄨ或ㄠ:/a/ → [wa](啊→哇)e.g.啊→哇、啊→

2.1.3.3 前音為[n]:/a/ → [na](啊→哪)e.g. 做啊→做哪、好好啊→好好

2.1.3.4 有音變、但無對應字:e.g. 啊/a/ → [nga]、什麼啊/a/ → [ra]

2.2  插說歎詞(interjection):語法上單獨成句、隨處可插。按照語用功能分類如下

2.2.1  驚嘆(exclamations):表達瞬間情感。e.g. 啊、呀、哎呀、哎喲、天呀、唉、嗄(ㄚˊ)。

2.2.2  咒罵(curses or profanities):對人或自己表達情緒。e.g. 哼、啐、呸、誒(ㄝˋ)。

2.2.3  招呼(greetings):招呼對方、開啟交談。e.g.喂、嗨、哈囉(Hello)、欸(ㄟˋ)。

2.2.4  回應(response):交談中回應對方以保持交談、或反應聽者態度。

2.2.4.1 交談篇章標記(discourse markers):語聲(e.g. MH、HON、HEN)或語詞(e.g.喔、嗯、是),用來回應確認對方的發言,使對方保持發言權。

2.2.4.2 反應聽者態度:肯定(如UH、對)、否定(噯/ㄞˇ/、不)、疑惑(咦、哦)

2.2.5  猶豫(hesitation):發言中補白(fillers)─語聲(如UH、UM)或語詞(如「那個」、「然後」、「對」),用來停頓思考,且不希望聽者以為已經講完,使自己保持發言權。

非口語之人聲(non-speech human sounds):非口語的人聲部分

舉凡非語音但由人所發出的聲音,例如心理因素(笑聲、哭聲、嘆氣聲、嘖舌聲、咂嘴聲)、生理因素(呼吸聲、吞口水聲、清喉嚨聲、咳嗽聲、噴嚏聲、打嗝聲、哈欠聲)、或其他因素由口腔發出無法辯識的聲音等。根據和語言內容的關係,或副語言功能分析,可有如下不同的分類方法:

3.1 有無伴隨語言內容:該人聲是否跟語言內容重疊?e.g.笑著說話vs.獨立笑聲

3.2 有無副語言功能:純粹生理偶發因素的人聲,還是具有副語言功能?e.g.「咳嗽聲」可能是純粹偶發的生裡現象;但也可用來表達招呼警告的語用功能。「嘖舌聲」可能是說話中發聲器官偶然產生的聲音;但也可用來表達驚奇或諷刺的態度。

從以上歸納的即興口語現象,就可看出其複雜度。也可以知道機器要辨識理解人類生活中的即興口語還有相當的距離,更不用說到高層次的思維理解:如科學的推理、文學的賞析、甚至哲學的思辯等。但正如在第2章所提到的,未來的方向是口語理解,因此不但要辨識語音,還要處理構詞、分析語法,解讀語意,甚至處理篇章語用問題。上述即興口語現象,就是包含了從語音、語詞、語法、語意、直到語用的各個層面,因此很顯然未來的挑戰,自然是從「語音辨識」往「口語理解」不斷深化的演進方向。

總結本文,深度神經網路的模型訓練技術以及架構規劃在近八年來日趨成熟,口語辨識也因此吹起一陣深度學習風潮,帶來的是比以往更有感的辨識率提升。工業技術研究院的自然口語技術團隊深耕深度學習四年有餘,早已將FNN和LSTM引入自主開發的口語辨識引擎,並搭配運算加速技術,無論在雲端還是設備端皆能提供更準確的口語辨識,提高人機互動的親和力。本文趁此風潮方興未艾之際,除了回顧深度學習快速崛起與口語辨識技術密切關係的歷史外,也重新釐清界定口語辨識技術的正確用語和真實內涵,並且說明DNN在口語辨識技術的現況與展望,最後更提出了新世代的口語辨識技術三大挑戰做為未來進一步研發的參考方向。


1國際音標IPA (International Phonetic Alphabet) 規定以/ /符號表示音位,以[ ]符號表示語音,本文中均遵循此一規範。

2李開復去年演講人工智慧趨勢時,在簡報中有一頁提到:「跨領域NLU根本不存在!」;並以詼諧但強烈的口吻在下面註解:「不!要!問!我!為!什!麼!」[44],充分表達出對一般人誤解的無奈。

 

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文章轉載自工業技術研究院電腦與通訊月刊