大到無(wú)人駕駛、智能物流，小到人們出國(guó)旅游手上拿著的翻譯機(jī)，AI 早已從曾經(jīng)的天馬行空變得觸手可及。AI 也成了很多公司未來(lái)的核心戰(zhàn)略，并應(yīng)用到了產(chǎn)品中。其實(shí)，在 RTC 領(lǐng)域亦是如此。

提到 RTC 中的 AI，你可能還會(huì)記得今年 RTC 領(lǐng)域中的熱門話題超分辨率。前幾天，據(jù)說(shuō)某款手機(jī)已經(jīng)將其應(yīng)用于調(diào)節(jié)照片遠(yuǎn)景放大后的清晰度上。我們也曾有不止一位演講人，曾在 RTC 2018 中分享過(guò)將超分辨率應(yīng)用于實(shí)時(shí)音視頻中的研究。不過(guò)，超分辨率只是 AI 在 RTC 中的一個(gè)應(yīng)用而已。

概括來(lái)講，目前 AI 與 RTC 的結(jié)合點(diǎn)有四個(gè)：

語(yǔ)音分析：使用機(jī)器學(xué)習(xí)分析，將實(shí)時(shí)音視頻中的語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄為文本、字幕。

語(yǔ)音機(jī)器人：在對(duì)話框中與用戶交互的語(yǔ)音機(jī)器人，輸入與輸出皆通過(guò)語(yǔ)音，比如Siri、Alexa、Cortana等。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)：處理視頻，分析和理解視頻中的內(nèi)容。

RTC 優(yōu)化：用于提高服務(wù)質(zhì)量或性能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型。

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語(yǔ)音分析（Speech Analytics）

如果你對(duì)今年 Google I/O 有印象，你可能還會(huì)記得官方曾經(jīng)做過(guò)一段演示，YouTube 可以根據(jù)視頻的圖像和聲音，將視頻內(nèi)容翻譯并以字幕形式顯示出來(lái)。而且，Google 在語(yǔ)音識(shí)別、分析方面做了優(yōu)化，即使視頻中口音模糊，也能根據(jù)視頻內(nèi)容進(jìn)行智能翻譯，最終顯示為字幕。應(yīng)用于其中的一個(gè)重要技術(shù)方向就是語(yǔ)音分析。

在 RTC 中，語(yǔ)音分析主要的應(yīng)用形式包括電話中心智能語(yǔ)音交互、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本、翻譯等等。語(yǔ)音分析是一個(gè)相對(duì)成熟的技術(shù)應(yīng)用方向，也是一個(gè)多學(xué)科應(yīng)用于實(shí)際的范例。它涉及了信號(hào)處理、模式識(shí)別、概率論和信息論、發(fā)聲機(jī)理和聽(tīng)覺(jué)機(jī)理、深度學(xué)習(xí)等。就像 Google 所做的，我們可以將它應(yīng)用于自己的視頻會(huì)議、視頻通話、直播連麥等一系列實(shí)時(shí)音視頻場(chǎng)景中。如果想快速實(shí)現(xiàn)，市場(chǎng)上有很多 API 可以幫助到你；如果你的團(tuán)隊(duì)技術(shù)實(shí)力雄厚，那么也有幾個(gè)比較著名，也比較老的開(kāi)源工具可以使用。

業(yè)界有不少公司都能提供語(yǔ)音分析功能，例如國(guó)內(nèi)的訊飛、百度、搜狗等，再例如 Google Speech API 和 Facebook 推出的 wav2letter 等。Agora 開(kāi)發(fā)者也完全可以基于 SDK 的接口與這些語(yǔ)音識(shí)別、分析服務(wù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新場(chǎng)景。

如果自研，那么也有不少可以參考的算法模型。例如這4個(gè)“歷史悠久”的語(yǔ)音識(shí)別相關(guān)的開(kāi)源項(xiàng)目與非開(kāi)源項(xiàng)目：HTK、CMU Sphinx、Julius、Kaldi。我們逐一簡(jiǎn)單介紹下。

1. HTK

首先 HTK 并不是開(kāi)源項(xiàng)目，它是由劍橋大學(xué)工程學(xué)院（Cambridge University Engineering Department ，CUED）的機(jī)器智能實(shí)驗(yàn)室于1989年開(kāi)發(fā)的，用于構(gòu)建CUED的大詞匯量的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。HTK 主要包括語(yǔ)音特征提取和分析工具、模型訓(xùn)練工具、語(yǔ)音識(shí)別工具。1999年 HTK 被微軟收購(gòu)。2015年 HTK 發(fā)布了3.5 Beta 版本，也是目前最新的版本。

2. CMU-Sphinx

CMU-Sphinx 是卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)（CarnegieMellon University，CMU）開(kāi)發(fā)的一款開(kāi)源的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。它包括了一系列語(yǔ)音識(shí)別器和聲學(xué)模型訓(xùn)練工具，被稱為第一個(gè)高性能的連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。Sphinx 的發(fā)展也很快，Sphinx4 已經(jīng)用 Java 改寫，所以適合嵌入到Android平臺(tái)。

3. Julius

Julius 是日本京都大學(xué)和 Information-technology Promotion Agency 聯(lián)合開(kāi)發(fā)的一個(gè)實(shí)用高效雙通道的大詞匯連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別引擎。Julius 通過(guò)結(jié)合語(yǔ)言模型和聲學(xué)模型，可以很方便地建立一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。Julius 支持的語(yǔ)言模型包括：N-gram模型，以規(guī)則為基礎(chǔ)的語(yǔ)法和針對(duì)孤立詞識(shí)別的簡(jiǎn)單單詞列表。它支持的聲學(xué)模型必須是以分詞為單位，且由HMM定義的。HMM 作為語(yǔ)音信號(hào)的一種統(tǒng)計(jì)模型，是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的主流建模方法，正在語(yǔ)音處理各個(gè)領(lǐng)域中獲得廣泛的應(yīng)用。Julius 由 C 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，遵循GPL開(kāi)源協(xié)議，能夠運(yùn)行在 Linux、Windows、Mac：OS X、Solaris 以及其他Unix平臺(tái)。Julius 最新的版本采用模塊化的設(shè)計(jì)思想，使得各功能模塊可以通過(guò)參數(shù)配置。

4. Kaldi

Kaldi 是2009年由 JohnsHopkins University 開(kāi)發(fā)的，剛開(kāi)始項(xiàng)目代碼是基于HTK進(jìn)行的開(kāi)發(fā)，現(xiàn)在是 C++ 作為主要語(yǔ)言。Kaldi的維護(hù)和更新非常及時(shí)，幾乎每一、兩天就有新的 commits，而且在跟進(jìn)學(xué)術(shù)研究的新算法方面也更加快速。國(guó)內(nèi)外很多公司和研究機(jī)構(gòu)也都在用 Kaldi。

上述幾種語(yǔ)音識(shí)別開(kāi)源代碼是基礎(chǔ)的開(kāi)源版本，基于這些版本誕生了不少衍生的版本，比如 Platypus、FreeSpeech、Vedics、NatI、Simon、Xvoice、Zanzibar、OpenIVR、Dragon Naturally Speaking等。

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語(yǔ)音機(jī)器人

現(xiàn)在很多呼叫中心都引入了 IVR（互動(dòng)式語(yǔ)音應(yīng)答），顧客可在任何時(shí)間打電話獲取他們希望得到的信息，當(dāng)遇到無(wú)法解決的問(wèn)題時(shí)才轉(zhuǎn)入人工坐席。它可以提高服務(wù)質(zhì)量、節(jié)省費(fèi)用。

但它自身也存在著問(wèn)題。你可能也遇到過(guò)，有時(shí)候打給一個(gè)客戶中心，語(yǔ)音提供了多個(gè)選項(xiàng)讓你選擇，可當(dāng)你聽(tīng)到第五個(gè)之后，就忘了之前的選項(xiàng)都有什么，以至于還要再聽(tīng)一遍。所以很多呼叫中心會(huì)把菜單設(shè)計(jì)成更少選項(xiàng)更多層級(jí)。但這會(huì)讓用戶的交互過(guò)程變得更長(zhǎng)。

所以語(yǔ)音機(jī)器人開(kāi)始成為呼叫中心的新選擇（也可能有人管它叫智能客服或其它名字）。用戶只需要說(shuō)出想要什么，它就能根據(jù)關(guān)鍵信息篩選出用戶想要的信息，就好像電話那頭多了一個(gè) Siri。

當(dāng)然，Siri 也是是除了呼叫中心以外，語(yǔ)音機(jī)器人的另一種應(yīng)用形式。目前已經(jīng)有很多公司都推出了相應(yīng)的產(chǎn)品或接口（如上圖所示）。不過(guò)，要建立一個(gè)能與人自然交流的語(yǔ)音機(jī)器人，從架構(gòu)、音頻處理到算法模型的訓(xùn)練等，需要面對(duì)很多問(wèn)題：

處理噪音

處理方言和自定義詞匯表

語(yǔ)音驗(yàn)證

處理延遲

使用 SSML 進(jìn)行更自然的語(yǔ)音合成

模型訓(xùn)練

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)

現(xiàn)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用應(yīng)該已經(jīng)很常見(jiàn)了，例如：

面部識(shí)別

物體檢測(cè)

手勢(shì)識(shí)別

情感分析

我們?cè)谀瓿醯臅r(shí)候分享過(guò)兩篇文章，講述了如何結(jié)合 WebRTC 與 TensorFlow 實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別，這是一位開(kāi)發(fā)者的實(shí)驗(yàn)。大體過(guò)程是，每秒將視頻圖像經(jīng)由 HTTP 傳輸?shù)椒?wù)器端，然后通過(guò)服務(wù)器端的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型處理后得出檢測(cè)結(jié)果，再反饋給本地，具體代碼可以看我們之前的文章。

不過(guò)這個(gè)實(shí)驗(yàn)仍然存在很多的局限，如果圖像質(zhì)量過(guò)高，會(huì)需要更多傳輸、處理的時(shí)間，這會(huì)影響檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。所以，后來(lái)有人提出了可以在本地進(jìn)行圖像識(shí)別。

上圖是一個(gè)基本架構(gòu)，如果你感興趣，也可以嘗試一下。它利用了 google 的 AIY 硬件工具來(lái)運(yùn)行 DNN。也就是說(shuō)，當(dāng)你采集到視頻之后，可以在本地進(jìn)行處理，那么就無(wú)需擔(dān)心圖像識(shí)別的實(shí)時(shí)性問(wèn)題了。

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對(duì) RTC 的優(yōu)化

利用 AI 可以在實(shí)時(shí)音視頻方面做很多事情，例如利用超分辨率來(lái)提升實(shí)時(shí)視頻中模糊圖像的細(xì)節(jié)，給用戶呈現(xiàn)更高清的視頻效果，提高視覺(jué)體驗(yàn)；同時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)傳輸線路上有丟包，接收的數(shù)據(jù)有失真，所以 AI 也被用來(lái)做算法補(bǔ)償，提升傳輸質(zhì)量。

超分辨率是通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)提高其分辨率，進(jìn)而改善實(shí)時(shí)視頻圖像質(zhì)量的技術(shù)。為什么需要這項(xiàng)技術(shù)呢？因?yàn)楸M管現(xiàn)在用戶都在高分辨率模式下獲取圖像，但在實(shí)時(shí)傳輸過(guò)程中，視頻編碼器可能會(huì)降低分辨率，以匹配可用帶寬和性能限制。由于這個(gè)處理機(jī)制，導(dǎo)致圖像質(zhì)量通常會(huì)低于實(shí)際拍攝的質(zhì)量。而超分辨率的目的就是將視頻質(zhì)量恢復(fù)到原始狀態(tài)。

超分辨率在整個(gè)實(shí)時(shí)音視頻傳輸過(guò)程中屬于后處理中的一步。視頻源經(jīng)過(guò)編碼在網(wǎng)絡(luò)上傳輸，解碼器收到后經(jīng)過(guò)解碼出來(lái)是一個(gè)相對(duì)模糊的圖像，經(jīng)過(guò)超分辨率處理把細(xì)節(jié)提升或者放大，再顯示出來(lái)。

現(xiàn)在很多的實(shí)時(shí)視頻場(chǎng)景都發(fā)生在移動(dòng)設(shè)備上，所以對(duì)于一個(gè)深度學(xué)習(xí)算法模型來(lái)講，需要模型體量盡量要小，這就需要面對(duì)三個(gè)主要的挑戰(zhàn)：

模型能夠?qū)崟r(shí)運(yùn)行于移動(dòng)設(shè)備上，且盡量降低功耗，避免引起發(fā)熱等問(wèn)題。

模型小，但性能要好，可以得到足夠好的結(jié)果。

訓(xùn)練要能夠基于比較合理數(shù)量的數(shù)據(jù)集。

我司的首席科學(xué)家鐘聲曾在 上海的 DevFest 活動(dòng)和美國(guó)的 Kranky Geek 上分享過(guò)相關(guān)話題的演講。如果你希望深入了解，可以查看我們過(guò)去的分享。

除了超分辨率，開(kāi)發(fā)者們還可以利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)分析通過(guò) WebRTC 的RTCStats接口收集到的數(shù)據(jù)，從而來(lái)確定影響通話質(zhì)量的原因。也可以用 TensorFlow 來(lái)分析并規(guī)范化 MOS 數(shù)據(jù)。

上圖所示是一個(gè)常規(guī)的降噪算法的處理邏輯，但在以后，，Mozilla 曾推出過(guò)一個(gè) RNNoise Project，利用了深度學(xué)習(xí)，幫助 WebRTC 用戶，特別是在嘈雜環(huán)境中進(jìn)行多方通話的用戶實(shí)現(xiàn)更好的降噪效果。他們也在官方提供了一個(gè) Sample，與 Speexdsp 的降噪效果進(jìn)行對(duì)比。在 Sample 中，他們模擬了人在馬路旁、咖啡館中、車上的通話效果，然后用不同的方式進(jìn)行降噪處理。你會(huì)明顯聽(tīng)出，通過(guò) RNNoise 降噪后，無(wú)人說(shuō)話時(shí)幾乎聽(tīng)不到噪聲，而在有人說(shuō)話時(shí)，還是會(huì)有輕微的噪音摻雜進(jìn)來(lái)。如果你感興趣，可以去搜搜看，體驗(yàn)一下。你可以在 xiph 的 Github 中找到它的代碼。盡管這只是一個(gè)研究項(xiàng)目，但提供了一種很好的改進(jìn)思路。

盡管舉了這么多的研究案例與開(kāi)源項(xiàng)目，但 AI 在 RTC 行業(yè)的應(yīng)用還只是剛剛開(kāi)始。