可以准确阅读的机器和计算机系统将有助于改善听力障碍的人的生活，但这还将帮助组织和“机构”侵犯人们的隐私并聆听其他私人对话 。
即使是专业的唇读者 ，也只能弄清楚一个人在说什么的20％至60％ ，并且以自然语音速度的嘴唇轻微动作非常难以可靠地理解，尤其是从远处或嘴唇部分被遮盖 。今天 ，唇读在帮助听力受损或聋的人与周围的人交流的人们中起着至关重要的作用 ，然后少注意值得申请的人，例如窃听人民对话 ，或者试图理解名人在麦克风被关闭时说的是什么。结果 ，任何能够真正举起双手的人都说自己有一条可以阅读嘴唇的技术，都会发现人们击败门口的人们的名字队列 。
现在看来 ，牛津大学就是那家公司 。牛津大学的新论文研究人员在描述了一个基于DeepMind并部分资助的人工智能系统 ，Google看似不可阻挡的AI（称为Lipnet）可以观看一个人说话和匹配文本的视频，并以93.4％的精度与口中的移动相匹配。
先前的最新系统通过单词运行，精度为79.6％ 。牛津的研究人员说 ，他们的新系统的成功要感谢他们以不同的方式思考问题 - 而不是使用视觉音素系统向AI每个口腔移动教导 ，而是建立了一次来处理整个句子 。这使AI可以自我自学，这与每个轻微的嘴巴运动相对应。
为了训练该系统 ，研究人员向AI展示了近29,000个带有正确文本的视频 ，每三秒钟 。为了了解人类唇读者将如何处理相同的任务，团队招募了牛津学生残疾人社区的三名成员 ，并在300个随机视频中对其进行了测试 ，类似于他们所养活的AI 。这些人的平均错误率为47.7％，而人工智能仅为6.6％。
尽管该项目取得了成功 ，但它还揭示了现代AI研究的一些局限性。在教AI如何阅读嘴唇时 ，牛津团队使用了精心策划的视频 。每个人都面对着，光线充足 ，并以标准化的句子结构讲话 。
例如：“很快的M 1中的蓝色 ”是训练中使用的标准三秒钟之一 ，包括命令，颜色，介词 ，字母 ，1到10的数字和副词。每个句子都遵循该模式 。因此，AI的非凡准确性可能与在非凡条件下对其进行了训练和测试有关 。例如 ，如果被要求阅读随机YouTube视频的嘴唇 ，那么结果可能会降低得多 - 至少在目前和直到设法再次向前飞跃的时候。
关于AI论文的一些最有趣的公众讨论之后发生在Twitter广阔的广阔 。当其他研究人员指出，使用此类专业培训视频不适用于现实世界的结果时 ，作者Nando de Freitas捍卫了他的论文的结果 ，并指出该团队尝试的其他视频太嘈杂了 。他们尝试的其他视频与AI的最后一个太不同，无法得出有意义的结论 - 这意味着尚不存在完美的数据集。德弗里塔斯（De Freitas）写道 ，他有信心鉴于AI的正确数据 ，AI表明这将取决于任务 。
克拉克说：“不过，这项技术具有显而易见的效用 ，以至于不可避免地要建造 。 ”教AI阅读嘴唇是一种可以应用于无数情况的基础技能。类似的系统可用于帮助听力受损的了解周围的对话 ，或增强听到视频声音并迅速生成准确字幕的其他形式的AI形式，然后可以用来搜索视频中的特定短语 。正如我上面提到的，这只是一个非常大而沉默的冰山的尖端 。
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本文概览：可以准确阅读的机器和计算机系统将有助于改善听力障碍的人的生活，但这还将帮助组织和“机构”侵犯人们的隐私并聆听其他私人对话。 即使是专业的唇读者，也只能弄清楚一个人在说什么...