谷歌DeepMind 和牛津大学的联合研究团队使用了 2010 年 1 月至 2015 年 12 月间的电视节目素材对 AI 系统进行训练，然后使用 2016 年 3 月- 9 月间播出的节目进行 AI 性能测试。
统计局的最新统计数据”（According to thelatest figures from the Office of National Statistics）。
DT 君试读了以上英文语句，发现唇形变化其实并不明显，而且电视节目中的语速是非常快的，难度可想而知。
由谷歌DeepMind AI系统通过唇读同步的字幕
AI能力再升级
测试结果的具体数据可能更能说明问题：在 2016 年 3 月-9 月的节目库中随机选取的 200 个说话场景唇读对比测试中，人类专家的完全准确率为12.4%，而AI的完全准确率为46.8%。
而且 AI 所犯错误中有很多其实无关紧要，比如在复数后面漏掉一个“s”之类。不过哪怕是这样，AI 还是完虐了人类唇读专家。
人工智能业内专家称，“这绝对是建构全自动唇读系统的第一步！现有的各类庞大数据库完全可以支持深度学习技术的发展。”
两周前，牛津大学曾开发了一个类似的深度学习系统LipNet，这套系统当时就已93.4%对52.3%大比分击败了人类唇读专家，但还不太说明问题，毕竟，LipNet和人类的竞赛是基于GRID语料库，这个数据库只包含51个特殊词汇。
而DeepMind这次选取的BBC节目数据库却包含了惊人的17500个特殊词汇，对人工智能来说，这无疑是艰巨的挑战。
除此之外，BBC节目数据库中包含了人类在正常说话时使用的各种语法，而GRID语料库的33000个句子都采用相同表达，这使得句子很容易被预测，难度也相对低得多。
把嘴唇排列起来
如果要通过 BBC 节目这一类的视频数据库来训练自动唇读系统，必须要让机器预先学习每一个视频片段。可问题是，节目中的视频流与音频流往往不是完全同步的，甚至会出现多达1秒左右的时间差。
好了，问题来了，AI 唇读本事这么大，到底会被用来干嘛？DT 君脑子里首先出现的画面就是：“天网”默默监视着全人类的谈话，只要看看嘴型就知道你在说什么……
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