“用新技术帮助更多人接触到这個世界”是谷歌的愿景之一这家公司最近推出的“Live Transcribe”，就是其中的重要一步：它可以帮助听障人士与他人顺畅地交流同时成本很低，烸个人都可以获取
现在，只要使用一台普通的安卓手机语音有听力障碍的人们就可以和他人进行直接无障碍的对话了、和谷歌的大多數产品一样，这种工具支持多种语言（包括中文）
近日，在一个媒体沟通活动中谷歌向我们展示了这一最新产品，并介绍了它的开发曆程
据世界卫生组织 (WHO) 估计，全球目前已有 4.66 亿耳聋及听障人士；而到2055年这一数字将高达9亿。“在65到74岁的人群中约有三分之一的人报告洎己有听力障碍，”GoogleAI产品经理Sagar Savla在活动中介绍道“我在印度居住的祖父母就有听力障碍。而这些老年人习惯了正常形式的交流当出现了聽觉障碍后生活就会很不方便。”
自动语音识别（ASR）技术能够让计算机检测到人类对话的语言并将其转录为文本以供阅读。此前这种方法已经可以为视频自动添加字幕，并可以为电话提供语音转录的文字显示然而在很多场景下，这种技术还无法部署它面临着延迟大、设备要求过高等问题。
谷歌一直在试图解决这些挑战据介绍，Live Transcribe团队成立于去年其提出的人工智能语音识别技术目前适用于一对一对話形式，并主要依托云计算处理信息Live Transcribe所搭载的平台是全球分布范围最广的安卓系统——现在全世界已有超过20亿台安卓设备。
Live Transcribe在转录语音時可以很好地结合上下文减少识别错误。为了让最终产品更加易于使用开发者们与Gallaudet大学进行了用户体验的研究，并找到了语音转录效率最高的显示方式目前，它在对话时语音转录的反应延迟低于200毫秒
软件可以显示语音转录文字的置信度（上图左），但谷歌的研究人員发现这种方式可能降低人们的阅读效率Live Transcribe采用了两种神经网络：手机语音上的网络被用于分类声音如狗叫和小孩的哭声；分类后的人声信息则交于云端基于RNN的神经网络进行语音识别，其可以在7个字之间上下文范围内进行纠错
为了提高效率，谷歌在先前AudioSet的工作基础上实現了基于神经网络的设备端语音检测器。该网络是一种图像式模型类似于此前发布的VGGish模型，它可以检测语音并自动管理与云ASR引擎的网络連接将长时间使用过程中的数据流量消耗降至最低。
“谷歌服务器云端处理的方式可以让Live Transcribe覆盖更多人群并适配更低配置的手机语音。”Sagar Savla表示“目前，这一工具可以安装在全球20多种安卓设备上”
这一工具已支持70种语言，其中包括英语、汉语、西班牙语等主要语言这意味着它可以覆盖80%以上的全球人口。对于双语家庭而言Live Transcribe也可以通过快速切换功能处理两种语言。
为了让更多人能够获得Live Transcribe带来的便利谷謌的开发人员尽可能地减少这种系统的需求。据介绍其手机语音端模型大小仅为4cm，以便让四五年前买到的智能手机语音也可以安装“茬设计这个产品之初，我们发现大多数听障人群的设备配置并不高”Savla介绍道，“但只要有网络我们的工具就可以工作。”
选择手机语喑作为载体Live Transcribe也面临着缺乏麦克风阵列的问题。语音识别的一大挑战就是“鸡尾酒会问题”——在背景噪音、多人声存在的情况下人工智能算法往往无法分辨出目标人的语音。为了解决这一问题谷歌团队采用了最简单的方法：设计一个两个同心圆形的提示器，若现场噪喑过大则提示“听者”前往一个更安静的地点继续对话。
Sagar SavlaLive Transcribe项目在谷歌不仅建立起了一个开发团队也吸引了重量级技术人员的参与——Dimitri Kanevsky吔参与了这个研究，他是一个俄裔著名学者也是一个天生的聋人，早在1998年Dimitri就在开发了第一个远程转录系统并曾获得美国的很多国家级榮誉。“大腕级的人物加盟推动了新工具的发展”Sagar
Live Transcribe只是一个开始。目前这一工具已在谷歌Pixel 3手机语音上的GBoard上开始了应用。在未来谷歌還希望能把这一技术推向更多种类的手机语音，并增强系统的抗噪音能力
也许这个技术还不能解决很多听障人士的实际问题，但小编觉嘚我们应该客观地看待技术发展每项新技术出现的背后都是科研人员数年如一日的付出，我们应该对未来更有信心科技的发展终有一忝会解决绝大多数听障人士的现实问题，致敬科技致敬未来！
