Воссоздать внешность по голосу? Да. Учёные создали такую нейросеть.

23 мая исследователи Массачусетского технологического института в сотрудничестве с командой Google AI представили итоги работы над нейросетью Speech2Face, (по ссылке полный доклад на английском языке https://arxiv.org/pdf/1905.09773v1.pdf ).

Нейросеть может по короткой аудиозаписи со звучащей речью реконструировать внешность говорящего. Разработчики не преследовали цели добиться точного сходства – проект носил экспериментальный характер и был призван показать, какой объем информации о человеке можно получить, прослушивая его голос.

Нейросеть включает в себя два основных компонента: кодировщик голоса, который создает на базе аудиозаписи спектрограмму и выделяет релевантные признаки, и декодировщик лиц, который выстраивает изображение исходя из полученного списка характеристик. Для обучения кодировщика голоса использовалось несколько миллионов роликов с Youtube, где фигурировало около ста тысяч людей. Длина записей варьировалась; также авторы проекта включили в выборку ряд роликов, где один и тот же человек разговаривает в разных ситуациях и на разных языках с целью проверить, насколько будут различаться сгенерированные изображения.

Figure 2. Speech2Face model and training pipeline

В основном реконструкция лица строится на нескольких базовых признаках, которые относительно легко определить по голосу: пол, возраст, национальность. Стоит признать, что при подобном подходе полное соответствие оригиналу невозможно:

«В целом, способность выводить скрытые признаки из речи строится на нескольких факторах: акценте, языке, на котором изъясняется говорящий, тембре голоса. Разумеется, в некоторых случаях эти аудиальные особенности не будут находить отражения во внешности».

Тестирование результатов при помощи сервиса Face++ показало, что в общем случае нейросеть «узнает» человека по звуковому профилю – для роликов с одним и тем же говорящим она выдавала идентичные изображения. Однако в случаях, когда говорящий при этом переходил с одного языка на другой, модель идентифицировала его с переменным успехом. В будущем разработчики намерены уделить особо пристальное внимание роли языка в формировании визуального образа. Длина записи также имела большое значение: степень погрешности для шестисекундных роликов оказалась значительно ниже, чем для трехсекундных.

Facial attribute evaluation. (a) confusion matrices (with row-wise normalization) comparing the classification results on our
Speech2Face image reconstructions (S2F) and those obtained from the original images for gender, age, and ethnicity; the stronger diagonal
tendency the better performance. Ethnicity performance in (a) appears to be biased due to uneven distribution of the training set shown in (b).

Исследователи намерены продолжить работу над проектом и внести в модель ряд коррективов. Например, выборку в дальнейшем планируют пересмотреть и расширить, чтобы разные группы населения были представлены в равной мере – сейчас некоторые национальности реконструируются точнее других за счет численного перевеса. Говоря о будущих планах, авторы подчеркивают, что нейросеть выдает только приблизительное, усредненное изображение и не может идентифицировать человека по голосу. По их мнению, применение технологии будет уместно в случаях, когда пользователь хочет сохранить умеренную анонимность: например, нейросеть может автоматически генерировать иконки для аккаунтов в голосовых мессенджарах.


Больше на Granite of science

Подпишитесь, чтобы получать последние записи по электронной почте.

Добавить комментарий

Больше на Granite of science

Оформите подписку, чтобы продолжить чтение и получить доступ к полному архиву.

Continue reading