聲音與 AI 行為搭配在一起,會發(fā)生怎樣的化學(xué)反應(yīng)呢?這一話題,正在成為國內(nèi)外 AI 研究比較熱衷的新方向。
比如卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)和 CMU 機(jī)器人研究所,就在研究聲音和機(jī)器人動作之間的相互作用;國內(nèi)則從數(shù)字人入手,搜狗分身技術(shù)團(tuán)隊聯(lián)合清華大學(xué)天工智能計算研究院賈珈老師團(tuán)隊,率先展開了音頻驅(qū)動身體動作的研究。
近日二者共同發(fā)表的數(shù)字人技術(shù)論文《ChoreoNet: 基于舞蹈動作單元的音樂 - 舞蹈合成框架》,就被 2020 國際頂級盛會 ACM Multimedia 錄用為長文。
作為計算機(jī)領(lǐng)域諾貝爾獎——圖靈獎的評選機(jī)構(gòu),ACM(國際計算機(jī)學(xué)會 Association for Computing Machinery)的業(yè)界地位不用贅述,旗下的 ACM Multimedia 也被認(rèn)為是多媒體技術(shù)領(lǐng)域奧運級別的頂級盛會,論文接受率很低。
那么,能得到頂會的認(rèn)可,這一新技術(shù)究竟有哪些開創(chuàng)性呢?
聞聲起舞,“樂舞合成”是怎樣實現(xiàn)的?
讓數(shù)字人根據(jù)文本語義做出相對應(yīng)的面部表情及肢體動作,目前已經(jīng)有不少成熟的應(yīng)用,比如 AI 合成主播。如果再能夠跟隨音頻做出同步、自然的肢體反應(yīng),無疑會在多種場景中產(chǎn)生奇妙的化學(xué)反應(yīng)。
不過,隨聲而動這件事的難度在于,背后需要解決的技術(shù)問題不少,比如:
傳統(tǒng)音樂與舞蹈合成的方式是基線法,通過人體骨骼關(guān)鍵點的映射,但許多關(guān)鍵點難以捕捉和預(yù)測,就會出現(xiàn)高度冗余和噪聲,導(dǎo)致合成結(jié)果的不穩(wěn)定、動作節(jié)銜接不像真人。
后來,雅爾塔等學(xué)者也提出要通過 AI 的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)來解決上述問題,但由于缺乏對人類舞蹈經(jīng)驗知識的了解,依然會出現(xiàn)合成不夠自然、情感表達(dá)不夠流暢的問題。
另外,由于音樂片段比較長,背后伴隨著成千上萬的動作畫面,需要智能體記住并映射這種超長的序列也是一大挑戰(zhàn)。
搜狗及清華天工院研究團(tuán)隊所做的突破,就是將人類專業(yè)知識融入算法,提出了一個模仿人類舞蹈編排的程序 ChoreoNet,來根據(jù)音樂生成動態(tài)優(yōu)美連貫、非線性高度擬真的舞蹈。
簡單來說,ChoreoNet 是將專業(yè)舞者的各個動作單元與音樂旋律捕捉并數(shù)據(jù)化,然后讓 AI 在其中尋找規(guī)律,知道在怎樣的音樂節(jié)拍、旋律風(fēng)格中應(yīng)該做出怎樣的舞蹈動作,進(jìn)而形成連貫的動作軌跡。
其中,研究人員共突破了兩個環(huán)節(jié):
1. 舞蹈知識化。用動作捕捉采集專業(yè)的人類舞者是如何根據(jù)音樂的節(jié)奏、旋律來編排動作的。研究人員收集了 4 種不同類型(恰恰、華爾茲、倫巴和探戈)的舞蹈數(shù)據(jù),數(shù)個音樂節(jié)拍裁剪出一個編舞動作單元(CAUs) 相對應(yīng)的片段,形成一個動作控制單元(CA),形成一個音樂與動作的映射序列。
2. 之前采集的舞蹈動作只是人體骨骼關(guān)鍵點數(shù)據(jù),怎樣讓它們之間的連續(xù)過渡更加自然呢?研究人員借助 NLP 語義理解,讓 AI 可以根據(jù)積累的知識進(jìn)行實時反應(yīng)。利用 GAN 設(shè)計了一個運動生成模型,讓 AI 可以繪制一些舞蹈動作,補上缺失的數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)舞蹈的平滑過渡,產(chǎn)生自然的效果。
實驗結(jié)果證明,與基線法相比,ChoreoNet 性能更好,可以生成持續(xù)時間較長的結(jié)構(gòu)化控件,來生成與音樂匹配的動作,并使其自然連接、情感流暢。
在這一突破中,搜狗對音頻驅(qū)動身體動作這一課題的敏銳感知,以及 AI 分身技術(shù)在身體動作及姿態(tài)生成方面的加成,無疑是領(lǐng)先技術(shù)能力與創(chuàng)新意識的絕佳組合。
持續(xù)領(lǐng)跑,搜狗與分身技術(shù)的不解之緣
可以看到,ChoreoNet 的出現(xiàn),既帶來了人機(jī)交互能力的提升,也給機(jī)器學(xué)習(xí)融入了知識元素。這可以看做是搜狗“分身技術(shù)”的一次進(jìn)階,也側(cè)面印證了搜狗以“自然交互+知識計算”為核心的 AI 技術(shù)版圖,正在持續(xù)狂奔,也得以積蓄起不斷引領(lǐng)技術(shù)方向的勢能。
從 2018 年首創(chuàng)分身技術(shù)之后,搜狗的研發(fā)腳步從未停止,持續(xù)專注于如何以文本及音頻更好驅(qū)動數(shù)字人的面部表情及唇動進(jìn)行研究。相繼在 2D/3D 數(shù)字人領(lǐng)域構(gòu)建了音畫同步、逼真的面部表情唇動生成及驅(qū)動能力。
如何能夠讓數(shù)字人更加自然并且富有表現(xiàn)力也是搜狗分身的重點研究方向,其中身體動作以及姿態(tài)的表達(dá)至關(guān)重要。在對數(shù)字人的面部驅(qū)動達(dá)到較高標(biāo)準(zhǔn)后,搜狗將研究重點從面部為主的驅(qū)動轉(zhuǎn)到面部+動作的驅(qū)動,重點攻關(guān)如何讓肢體動作更具自然表現(xiàn)力。如在今年 5 月推出的 3D AI 合成主播身上,不僅有經(jīng)得起高清鏡頭考驗的面部表現(xiàn),同時實現(xiàn)了以文本語義為驅(qū)動的自如行走。
如今,ChoreoNet 更進(jìn)一步,實現(xiàn)了以音頻對 AI 數(shù)字人進(jìn)行實時驅(qū)動。搜狗在業(yè)內(nèi)率先嘗試并取得突破性研發(fā)結(jié)果的這一舉動,更是一改只能由文本、語義驅(qū)動 AI 分身面部+動作的現(xiàn)狀,為行業(yè)帶來了更多的創(chuàng)新可能,搜狗的分身技術(shù)理想與實力也躍然紙上。
不斷打造可視化、能自然交互的 AI 數(shù)字人,搜狗到底想做什么?
人機(jī)交互的未來,與搜狗的技術(shù)遠(yuǎn)景
回歸到企業(yè)戰(zhàn)略層面,搜狗的 AI 理念是讓 AI 賦能于人。通過人機(jī)協(xié)作,把人從重復(fù)性工作中解放出來,更好地解放社會生產(chǎn)力。比如 AI 主播,就可以讓主持人不再困于朗讀既定內(nèi)容,可以投身于更具創(chuàng)造性的工作。當(dāng)然,這一切都要從更自然的人機(jī)交互開始,完成一次次交流與觸碰。
而此次 ChoreoNet 讓數(shù)字人跟隨音樂起舞,這個創(chuàng)意的突破不僅僅是技術(shù)上夠炫酷,應(yīng)用空間也非常巨大。
不出意外,搜狗很大可能會將該技術(shù)同 3D 數(shù)字人相結(jié)合,因為相較 2D 數(shù)字人,3D 數(shù)字人的肢體靈活性、可塑性驅(qū)動更強,從而有更廣泛的應(yīng)用空間。音頻驅(qū)動技術(shù)的加入,不僅能豐富搜狗 3D 數(shù)字人在新聞播報、外景采訪的場景,更直接有助于突破融媒體領(lǐng)域、向娛樂、影視等領(lǐng)域落地進(jìn)軍。可以看到,基于視覺的人機(jī)交互會越來越成為主流,比如當(dāng)前流行的智能客服、虛擬偶像等等,往往需要大量文本、語義的輸入來進(jìn)行推理與交互,虛擬偶像的動作也需要捕捉后由人工逐幀進(jìn)行制作,而改為音頻驅(qū)動可以更為直接地實現(xiàn)語音交流,節(jié)省制作 / 計算的步驟與成本。
此外,人類知識體系與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合,讓 AI 能力有極大的提升。通過垂直領(lǐng)域的知識數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí),從而提供更精準(zhǔn)、可靠的服務(wù),大大提升 AI 客服的接受度。
當(dāng)然,音頻驅(qū)動也可以生成更具人性化的個人秘書,幫助人減輕工作負(fù)擔(dān)、提高效率的同時,通過音頻識別與判斷來實時反應(yīng),表現(xiàn)力更加豐富,讓智能家居、服務(wù)機(jī)器人等更好地融入生活環(huán)境,在老人關(guān)懷、私人助理、兒童陪伴等等場景之中,扮演更積極的角色。
業(yè)內(nèi)有個共識,一般情況下只有對日常生活和技術(shù)突破具有巨大影響潛力的研究項目,才會被 ACM Multimedia 通過和錄取。從這個角度看,搜狗與清華天工院所做的工作,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不只是學(xué)術(shù)上的突破那么簡單。當(dāng)全球科技巨頭都在探索如何用多模態(tài)交互締造新玩法、新功能的時候,搜狗已經(jīng)向前邁出了讓人眼前一亮的步伐。
讓數(shù)字人更像人,就能更早地與人類達(dá)成親密無間的配合與協(xié)作,對于人類和 AI 來說,同樣重要。也正由于此,世界頂級盛會才會投注認(rèn)可與鼓勵。下一次,搜狗會為數(shù)字人集齊怎樣的能力呢?我們拭目以待。