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[導(dǎo)讀] 美媒稱,人工智能(AI)現(xiàn)在可以做到只參考一小段音頻,就能生成一個(gè)人面部的數(shù)字圖像。 據(jù)美國趣味科學(xué)網(wǎng)站6月11日報(bào)道,科學(xué)家用網(wǎng)上數(shù)百萬段教學(xué)視頻,對這種名為“講話到面孔”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—

美媒稱,人工智能(AI)現(xiàn)在可以做到只參考一小段音頻,就能生成一個(gè)人面部的數(shù)字圖像。

據(jù)美國趣味科學(xué)網(wǎng)站6月11日報(bào)道,科學(xué)家用網(wǎng)上數(shù)百萬段教學(xué)視頻,對這種名為“講話到面孔”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——以類似人腦方式“思考”的計(jì)算機(jī)——進(jìn)行了訓(xùn)練,視頻內(nèi)容是10萬多個(gè)不同面孔講話的場景。

研究人員在一項(xiàng)新的研究結(jié)果中寫道,通過這些數(shù)據(jù)集,“講話到面孔”掌握了聲音信息與人臉某些特征之間存在的關(guān)聯(lián)。然后,人工智能會(huì)利用一段音頻來塑造與語音匹配的擬真面孔。

這一研究結(jié)果5月23日發(fā)表在阿奇夫論文預(yù)印本網(wǎng)站上,尚未接受同行評議。

報(bào)道稱,值得慶幸的是,人工智能(尚)不能僅憑一個(gè)人的聲音就知道他到底長什么樣。研究報(bào)告的撰寫者說,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)識別講話中指向性別、年齡和種族的一些標(biāo)記,這些特征是許多人共有的。

科學(xué)家在研究報(bào)告中寫道:“如此一來,該模型只會(huì)形成普通長相的面孔。它不會(huì)形成特定個(gè)人的形象?!?/p>

人工智能已經(jīng)證明,它可以生成準(zhǔn)確度高得驚人的人臉,不過坦率地講,它所塑造的貓臉有點(diǎn)恐怖。

報(bào)道稱,“講話到面孔”生成的人臉——都是面朝前方,沒什么表情——與聲音背后的人并不嚴(yán)格匹配。不過研究結(jié)果表明,它生成的形象確實(shí)經(jīng)常捕捉到了講話者正確的年齡段、種族和性別。

然而,這種算法對聲音信息的解讀還遠(yuǎn)未達(dá)到完美。在面對不同的語言時(shí),“講話到面孔”表現(xiàn)得好壞參半。例如,人工智能在聽了一段亞洲人講中文的音頻后,相關(guān)程序形成了一個(gè)亞洲人的面孔。然而,據(jù)科學(xué)家說,當(dāng)同一個(gè)人在另一段音頻中用英語說話時(shí),人工智能生成了一個(gè)白人的面孔。

該算法還顯示出性別上的偏見,將低沉的聲音與男性面孔聯(lián)系起來,將尖細(xì)的嗓音與女性面孔聯(lián)系起來。研究人員在報(bào)告中寫道,由于用來訓(xùn)練人工智能的數(shù)據(jù)集只是YouTube網(wǎng)站上的教學(xué)視頻,因此“不能代表全世界的人口”。

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