很多時候，機器學習和人工智能像是在遠程、復雜的超級計算機上運行的高端技術，以解決棘手的問題。然而最近，我有幸與一群了不起的工程師和科學家合作，共同開展了一個將人工智能融入日常生活的重大項目。

從2019年開始，在ML Commons的支持下成立了一個工作組，旨在通過創建大規模、多樣化和公開許可的語音數據集來增強并普及語音識別技術。迄今為止，該項目已經產生了兩個頂級數據集，涵蓋了全球數十個語種。該小組的成員來自英特爾、哈佛大學、阿里巴巴、甲骨文、Landing AI、密歇根大學、谷歌、百度等。

介紹這些口語數據集的兩份白皮書——《人的語言》和《多語種口語語料庫》，已于12月7日舉辦的NeurIPS大會上發布。其中，《人的語言》主要針對“自動語音識別”任務;《多語種口語語料庫》則包含“關鍵詞識別”。這兩個項目的數據集都貢獻了大量豐富的音頻數據，且每個數據集在同類中都擁有最大的可用體量。

這將會對人們的日常生活產生哪些影響?通過對這些數據集的訓練，計算機或其他設備可以“聽到”口頭語言并采取適當的行動，例如響應用戶的查詢或生成自動轉錄文本。在當今多元化、國際化、多語言的工作環境中，準確轉錄和翻譯的能力愈發重要。

這兩個項目都運用了“多樣化語音”，這意味著它們更好地展現自然環境音，如背景噪音、非正式語言模式、錄音設備混音以及其他聲學環境等。這與諸如有聲讀物之類的高度受控的內容不同，后者產生的聲音更加“純凈”。然而，在實際應用中，多樣化語音訓練有助于提高識別的準確性。

“人的語言”項目內含數萬小時的對話音頻。如今，它是世界上最大的、可免費下載的、用于學術和商用的英語語音識別數據集之一。

“多語種口語語料庫”是一個音頻語音數據集，不僅擁有超過30萬個關鍵字的數十種語言，能夠通過智能設備訪問，還涵蓋了50多億用戶的日常對話，有助于推動全球范圍內受眾語音應用的研發。

開發這些數據集的研究人員來自于一個跨越多個大洲的國際小組。多年來，我們每周通過電話會議會面，每個人都為項目貢獻特定專業知識。

這兩個數據集都將被研究人員和開發者廣泛使用，而且它們包括商用在內的授權許可條款都相對較為寬松。適當開放授權的重要性被無意識地低估了，導致許多有應用前景的數據集在可用性和適用規模方面受到限制。

這兩個數據集將由MLCommons進行長期維護。MLCommons是一個由全球技術提供商、學者和研究人員組成的聯盟，而英特爾是聯盟的創始成員之一。

在語言的人工智能領域，這個項目是一個飛躍，同時它也為未來開啟了諸多可能性。未來，我期待與同事們繼續合作，將其推向新的階段。

原文標題：傾聽世界：人工智能的突破

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審核編輯：湯梓紅