直播平臺成為投資者爭相搶占的行業(yè)風口，“直播”成為近年來炙手可熱的關鍵詞，恐怕沒有太大爭議。如果說去年“papi醬”的爆紅依賴于視頻直播行業(yè)原創(chuàng)視頻備受追捧以及視頻內容個性化迎合大眾口味，那么不得不說在此之后網(wǎng)紅時代所帶來的更多的是直播圈子里的亂象，大尺度戲碼，重口味表演。
直播圈急需文化部門的關注以及各直播平臺的自身監(jiān)管。顯然，要解決這一問題就必須要有比人工鑒別效率更高的手段，用人工智能技術來鑒別就是現(xiàn)在直播平臺通用的手段。雖然不少企業(yè)都把目光聚焦在視頻鑒別上，但音頻審核也是人工智能鑒別技術的一部分，二者缺一不可。那在大家熟悉的視頻鑒別之外，音頻檢測究竟能解決哪些問題？這一技術是如何進行鑒別的呢？極限元智能科技聯(lián)合創(chuàng)始人馬驥為大家解讀關于音頻審核背后的技術。
全民直播時代 音視頻審核技術如何實現(xiàn)語音識別?
一、音視頻審核的需求現(xiàn)狀
音視頻審核主要針對互聯(lián)網(wǎng)傳播的信息進行審核，審核的內容有不良信息、劣質信息。以直播平臺為例，2016年，是互聯(lián)網(wǎng)直播平臺爆發(fā)的一年，除了各式各樣的直播形式。與此同時，也出現(xiàn)了大量的在線實時信息，這其中有害信息是最為嚴重的一個現(xiàn)象。今年，相關部門已經(jīng)針對這些亂象加大了打擊力度，因此基于互聯(lián)網(wǎng)直播平臺的有害信息檢測成為重中之重。
以圖像識別技術為基礎如何進行鑒別？在直播的時候，每個直播間會間隔一秒或幾秒采集一個關鍵幀，關鍵幀會發(fā)送到圖像識別引擎，引擎根據(jù)圖像的顏色、紋理等等特征來對敏感圖像進行過濾，這一過程會檢測肢體輪廓等關鍵特征信息，然后對檢測圖像特征與特征庫模型里面的特征相似度進行匹配，給予待測圖像不良、正常、性感等不同維度的權重值，以權重值最高的作為判定結果輸出。
基于圖像識別得視頻鑒別檢測準確率可以達到99%以上，可以為視頻直播平臺節(jié)省70%以上的工作量。
還有一些是語音為主的直播節(jié)目，比如談話聊天、脫口秀、在線廣播等。視頻檢測所使用到的圖像技術就很難在這些應用場景發(fā)揮作用，所以音頻檢測需要有針對性的技術手段。
除了剛剛提到的幾個音頻檢測應用場景之外，例如網(wǎng)絡音視頻資源審核，例如微信發(fā)布語音視頻信息，平臺后臺會對這些數(shù)據(jù)進行審核；另外公安技偵通過技術手段來偵查網(wǎng)絡、電話犯罪行為；第三個是呼叫中心，傳統(tǒng)呼叫中心會產(chǎn)生大量的電話錄音，很多行業(yè)會對這些錄音進行錄音質檢，從這些錄音中提取業(yè)務開展的情況；最后一個是電信安全，主要是以關鍵詞檢索的手段來防止電信詐騙。
二、音頻檢測采用的技術手段
音頻可以分為有內容和無內容兩種：說話內容相關的包括說了什么？(涉政、涉詐、涉賭還是廣告信息)，另外還可以從說話內容來判斷語種以及說話人的辨識；此外還有與說話內容無關的信息，例如特定錄音片段、歌曲旋律、環(huán)境音等等。
針對不同的數(shù)據(jù)類型有不同的檢測技術。針對說話內容有語音識別、關鍵詞檢索等；針對語種的判別有語種識別的技術；針對說話人的識別有聲紋識別技術；針對說話內容無關的通常采用音頻比對的技術來進行檢測。
語音識別的關鍵技術——聲學模型
語音識別的聲學模型主要有以下兩種：混合聲學模型和端到端的聲學模型。
混合聲學模型通常是隱馬爾科夫模型結合混合高斯、深度神經(jīng)網(wǎng)絡、深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡以及深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的一個模型。端到端聲學模型目前有兩大類，一是連接時序分類—長短時記憶模型，二是注意力模型。
混合高斯—隱馬爾科夫模型是根據(jù)語音的短時平穩(wěn)性采用采用隱馬爾科夫模型對三因子進行建模。圖中顯示的是，輸入語音參數(shù)通過混合高斯模型計算每一個隱馬爾科夫模型狀態(tài)的后驗概率，然后隱馬爾可夫模型轉移概率來描述狀態(tài)之間的轉移。
混合神經(jīng)網(wǎng)絡—隱馬爾科夫模型是將混合高斯模型用深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行替代，但是保留了隱馬爾科夫的結構，對于輸入端的擴幀和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性變換，識別率可以得到很大的提升。
前面的深度神經(jīng)網(wǎng)絡對歷史信息的建模只是通過在輸入端擴幀實現(xiàn)的，但對歷史信息的建模作用是有限的。
在深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡中，對輸入的歷史信息可以進行有效的建模，可以做大限度的保留歷史信息。根據(jù)現(xiàn)有的實驗結果來看，在很多任務上，深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡性能表現(xiàn)要由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡。當然，深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡也存在一些缺點。例如，在訓練的時候，會出現(xiàn)梯度爆炸和梯度消失的問題。
那么如何有限解決梯度爆炸和梯度消失的問題呢？學者又引入了一種長短時記憶模型。長短時記憶模型采用控制門(包括輸入門、遺忘門和輸出門)將梯度累積變成梯度累加，在一定程度上可以解決深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡訓練時梯度消失的問題。
上面提到的深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡能夠有效地對歷史信息進行建模，但是它存在計算量太大的問題，特別是為了減少這種梯度消失又引入了長短時記憶模型之后，計算的信息量有加劇。應對這一難題，業(yè)界又引入了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型。這種模型在圖像識別領域和語音識別領域都得到了顯著的效果。
在語音識別領域，我們可以從圖中可以看出，一共有四種深度神經(jīng)網(wǎng)絡的模型結構，隨著深度的增加可以有效地提升聲學模型的構建能力。
語言模型
語言模型——N-Gram
基于N-Gram的特點是每個詞出現(xiàn)的概率，之和前面第N-1個詞有關，整句話出現(xiàn)的概率是每個詞出現(xiàn)的概率的乘積。N-Gram有一個缺點，由于數(shù)據(jù)稀缺性需要進行一個平滑算法，然后得到后驗概率。
語言模型——DNN-Gram
DNN-Gram把深度神經(jīng)網(wǎng)絡引入可以有效地克服平滑算法的誤差。例如圖中顯示的，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡構建語音性不需要平滑算法的處理。
語言模型——RNN-Gram
和聲學模型一樣，構建語言模型也需要對歷史信息進行訓練建模，在聲學模型中提到的深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在這里也有應用。
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的語言模型每個詞出現(xiàn)的概率和N-Gram一樣，只是和向前的第N-1個詞有關，但實際上，每個詞出現(xiàn)的頻率和之前所有詞都有相關性，因此需要引入歷史信息進行訓練建模。所以在這里加入了RNN-Gram進行語言模型的構建。
近幾年，語音識別的聲學模型和語言模型都得到了很大的提高。2016年，微軟的語音識別團隊宣稱在swithboard數(shù)據(jù)集上超過了人類，swithboard數(shù)據(jù)集是一個以口語為主的訓練測試數(shù)據(jù)集，包含了大量的副語言，所以用這種數(shù)據(jù)集進行語音識別測試具有一定的挑戰(zhàn)性。
不過，語音識別在一些特殊領域的識別效果就大打折扣了。在強干擾環(huán)境和特殊領域中，可以通過基于語音識別的關鍵詞檢索方法來進行音頻信息的檢查。
基于語音識別的關鍵詞檢索
基于語音識別的關鍵詞檢索是將語音識別的結構構建成一個索引網(wǎng)絡，然后把關鍵詞從索引網(wǎng)絡中找出來。從這一流程圖中可以看到，首先把語音進行識別處理，從里面提取索引構建索引網(wǎng)絡，進行關鍵詞檢索的時候，我們會把關鍵詞表在網(wǎng)絡中進行頻率，找到概率最高的，輸出其關鍵詞匹配結果。
構建檢索網(wǎng)絡
構建檢索網(wǎng)絡是語音關鍵詞檢索的重要環(huán)節(jié)。在這個圖中，在第一個時間段內(w1、w3、w6、w7)，這句話被識別成了四個不同的詞，語音識別只能給出一條路徑，但在語音關鍵詞檢索網(wǎng)絡中可以從四個結果中進行篩選。
關鍵詞檢索
有了檢索網(wǎng)絡后，接下來的工作就是關鍵詞檢索工作。關鍵詞檢索是基于音節(jié)數(shù)據(jù)，首先將用戶設定的關鍵詞文本解析成音節(jié)數(shù)據(jù)，再從檢索網(wǎng)絡中找出匹配結果，相比語音識別這種文本結果檢索，這種容錯性更強，而且關鍵詞檢索可以只用在基于CTC，計算量更小，執(zhí)行效率更高，更適用于海量數(shù)據(jù)的檢索場景。
說話人識別的關鍵技術
說話人識別也稱之為聲紋識別，主要目的是對說話人的身份確認和辨識。
它的流程如下：首先對說話人的訓練建模，把注冊語音進行特征提取，模型訓練之后得到說話人的模型庫；在測試的時候，我們需要通過一個很短的音頻去提取特征值，然后基于之前構建的模型進行閾值判斷，判斷出是集合內還是外，最終確認身份。在這一過程中，注冊語音只要10s左右的語音，測試只要2-5s的語音。
說話人識別的關鍵技術——模型訓練GMM。完成關鍵特征提取后就要進行模型訓練。GMM的訓練流程是：首先把訓練語音進行特征提取，得到梅爾頻率倒譜系數(shù)，然后生成一個通用背景模型，再通過MAP的方法得到說話人的模型。
注冊語音的流程也是類似，通過特征提取，進行模型訓練得到混合高斯模型。在測試的時候，把測試語音進行特征提取，然后從通用背景模型和混合高斯模型進行最大相似度的判斷，再輸出識別結果。
說話人識別的關鍵技術——模型訓練I-Vector
I-Vector在近兩年有比較廣泛的應用，它將說話人特征和信道特征統(tǒng)一建模，得到說話人特征通過信道補償記錄進行識別，有效解決了訓練樣本和實際檢測樣本存在信道不匹配的問題。信道特征對說話人識別的準確性干擾很大，如果前期學習建模過程中，能把信道特征統(tǒng)一建模后期在識別的時候，可以實現(xiàn)信道補償，大大提升說話人識別的魯棒性。
說話人識別的關鍵技術——模型訓練DNN
我們還可以進一步介入深度神經(jīng)網(wǎng)絡的方式來提取統(tǒng)計量。用深度神經(jīng)網(wǎng)絡替代一些統(tǒng)一背景模型，可以把音素相關信息通過語音識別的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結合起來，采集到更多的說話人特征信息。
音頻對比技術
音頻對比技術也是引用很早很廣泛的音頻檢索技術。音頻對比主要是從音頻信號中提取特征，通過特征進行比對來檢索。圖中提取的過程就是通過頻譜最大值點來建模。
特征構建
在完成最大值點完成建模后，我們需要進行特征的構建。特征構建是通過最大值點之間的距離來建模，例如兩個最大值點的距離、位置信息作為一個固定的特征來完成音頻特征信息的構建。有了上述音頻特征之后，就可以對兩個不同音頻進行檢索，最大相似度的地方就是相似點。這種技術最適用于錄音片段的檢索。
其它技術
1.語音欲處理技術：包括音頻編解碼、噪聲消除(軟件處理，硬件解決方案)、語音信號增強。
2.語義識別：對語音識別后的文本結果進行分析，結合上下文，來判斷真是意圖。
3.語種識別、男女聲識別：識別方言、外語語種、發(fā)音人性別進行識別。
4.流媒體技術：在實時音頻數(shù)據(jù)處理中，需要用到數(shù)據(jù)切分、數(shù)據(jù)緩存。
5.云平臺技術：云服務架構設計、、服務模塊化整合、負載均衡等。
6.大數(shù)據(jù)技術：海量數(shù)據(jù)存儲、訓練樣本自動提取、模型訓練等。
三、應用場景案例
音頻審核數(shù)據(jù)來源可以分為實時數(shù)據(jù)和存量數(shù)據(jù)。存量數(shù)據(jù)主要是現(xiàn)有的語音資源，實時數(shù)據(jù)則包括正在直播的廣播、電視節(jié)目等。
存量音頻數(shù)據(jù)審核
場景：電信運營商詐騙電話檢測
這是針對存量數(shù)據(jù)的解決方案，它有大量的通話錄音，而且因為設備供應商的不同，會造成音頻格式、音質不統(tǒng)一；另外，電話錄音還存在噪聲干擾、方言口音問題。
針對這類數(shù)據(jù)的檢測，我們可以提供一套完整的解決方案。
首先把通話錄音通過API接口上傳到關鍵詞檢索服務器上，關鍵詞檢索服務器的API網(wǎng)關對它的請求進行分類處理之后，移交給后續(xù)的業(yè)務網(wǎng)關來分發(fā)處理。首先要進行音頻預處理，音頻格式轉碼、語音降噪等，然后把處理后的文件存儲；接下來，把結果反饋給業(yè)務網(wǎng)關，由音頻比對對已知錄音片段進行檢測，如果有匹配這些錄音片段就反饋結果——存在詐騙信息。如果經(jīng)過音頻比對沒有發(fā)現(xiàn)詐騙信息，我們會調用關鍵詞檢索服務。
實時音頻數(shù)據(jù)審核
場景：在線直播平臺敏感信息檢測
它的數(shù)據(jù)是實時生成的，需要用到流媒體技術，包含圖像、音頻兩大數(shù)據(jù)源，所用到的檢測技術也不一樣。音頻檢測還分為語種、說話人確認、內容識別。累積了大量的檢測數(shù)據(jù)之后，對后期的模型優(yōu)化升級也提出了更高的要求。
首先會對直播中的音視頻資源提取，分別交由圖像處理模塊和語音處理模塊，針對圖像數(shù)據(jù)我們要提取關鍵幀，針對語音數(shù)據(jù)，我們會把視頻數(shù)據(jù)中的音頻資源提取出來。
圖像數(shù)據(jù)的處理，拿到圖像數(shù)據(jù)關鍵幀后會定時發(fā)送到處理平臺上( 雷鋒網(wǎng)注：可以在云端或者私有云部署)。
在圖像識別部分要對圖像預處理、圖像分割，拿到有效的區(qū)域來檢測，在有害信息識別檢測階段，我么會完成特征提取、目標分類、判斷匹配，找出里面涉黃、涉暴的信息。如果用戶有進一步的需求，例如廣告識別的要求，我們可以根據(jù)二維碼、數(shù)字、字符檢測技術來進行廣告的識別。音頻的數(shù)據(jù)提取之后，上傳到到服務器端。音頻實時處理有個局限是會占用大量的帶寬，所以通常采用私有云的部署方式。
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