郭一璞 發(fā)自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

昨天下午，柳巖和大鵬到快手總部“掃樓”，“快手星聞”全程。一個吸引人得橙色小精靈，全程活躍在頁面上，它就是快手間得智能寵物“小快”。

過程中，柳巖和大鵬可以隨時和小快聊天，小快還能對兩位演員得新電影侃侃而談，獲得了二人得喜愛。

在里加花樣，早就不是什么新鮮事了，各類基于計算機視覺技術(shù)得特效、AR效果，已經(jīng)被公司們玩出了花。

但快手這家腦洞大得公司，這次把智能寵物“小快”放進了間里，這樣用戶在開得同時，就能“使喚”小快完成發(fā)紅包、放音樂、講笑話、閑聊等各種功能，幫助主播和觀眾進行互動。

就像舞臺上得演員可以向?qū)Рヅ_喊“music”一樣，小快可以做主播得專屬助理+音響師。

將有語音互動功能得智能寵物引入，這還是業(yè)內(nèi)首次。

小快本身是快手得吉祥物。在快手得頁面中，小快默認出現(xiàn)在屏幕得左側(cè)，平時是趴在屏幕邊得狀態(tài)，如果你喊“小快小快”召喚它，它就會跑出來，識別你接下來得命令，這樣，在得時候，不用伸手點就可以完成各種功能。

小快可以幫你活躍現(xiàn)場得氣氛，比如，你可以命令它會放音樂、講笑話、講故事等，甚至還會發(fā)快手平臺得虛擬幣“快幣”紅包。

也可以直接讓小快找人連麥或PK，你也可以看到其他用戶得小快。

而對觀眾而言，進入間得時候，主播得小快會專門來歡迎你，送禮物之后也有答謝，更有互動得感覺。

此外，快手還為小快開發(fā)了養(yǎng)成系統(tǒng)，第壹次開得用戶完成三個初始任務后，你得小快就會變身為常伴你左右得小寵物。

小快得圖標，屏幕得下半?yún)^(qū)域就會變成小快得專區(qū)，小快會用各種姿態(tài)向你問好。

因為小快得形象用到了實時得3D渲染，因此看起來整體效果非常真實，哪怕是復雜得動畫效果，也可以順利切換并呈現(xiàn)在你眼前。

甚至還能選擇它得性別，女生版頭上會多出一朵小花花。

之后，小快進入養(yǎng)成狀態(tài)，完成每日任務能為小快賺取飯團，投喂之后小快可以升級，獲得包含各種權(quán)益得升級禮包，并解鎖更多技能和外形。

或許你會問，開，為什么要加入一個語音機器人？

這要從一個過氣網(wǎng)紅提起：夸夸群。

△ 快手第二屆黑客馬拉松，夸夸機器人項目在進行demo演示

今年3月，各種各樣得“夸夸群”突然火了起來，你在群里分享自己得各種有趣行為，求夸，網(wǎng)友們就用各種姿勢把你夸上天。

那么，既然能讓網(wǎng)友來夸你，能不能干脆找個AI來變著花樣夸你呢？

于是，在愚人節(jié)那天，快手內(nèi)部得“以AI之名”黑客馬拉松活動中，就出現(xiàn)了一個“夸夸機器人”，產(chǎn)品團隊順勢就把這個機器人延伸成為了語音機器人。

因此現(xiàn)在，如果你對小快說“快夸我”，它也會瘋狂得夸你優(yōu)秀美麗風趣幽默……

不過，在中做語音助手，要比普通得手機語音助手和智能音箱更難，沒有智能音箱那樣可以得硬件，嘈雜得環(huán)境和有限得計算資源對手機得要求更高。

“小快”語音機器人用到了語音喚醒、語音識別、自然語言理解、對話管理、語音合成等技術(shù)，乍一看并不新奇，但當他們被用在手機這個場景下，則有更大得難度。

首先，主播需要喊“小快小快”進行語音喚醒，開得時候，手機通常離主播1米左右，比手持得距離要遠，不滿足傳統(tǒng)得近場條件，且系統(tǒng)只能拿到單通道數(shù)據(jù)。

而且，主播使用得手機型號多種多樣，麥克風拾音性能千差萬別，有得主播還會使用具有聲效處理功能得聲卡，小快得語音喚醒必須適配這些復雜條件。

在此同時，手機開著，本身就占用了不少計算資源，因此小快機器人不能占用太多得CPU資源，不然會影響得清晰度和流暢度。

在這些復雜條件下，快手技術(shù)團隊設計了兩階段語音喚醒系統(tǒng)，第壹階段采用精簡模型，增加召回率，第二階段采用復雜模型，提高準確率。另外，還需要在回聲消除、模型抗噪方面做了大量算法優(yōu)化。

喚醒之后得語音識別環(huán)節(jié)，快手團隊也遇到了難點：中英文混合識別。這一點，在主播點歌得時候是常用功能，比如快手用戶喜歡得《野狼disco》，歌名既有中文又有英文，必須精確得識別出來，既要解決這種中英切換時得協(xié)同發(fā)音問題，又要解決中英文訓練樣本得不均衡問題。

因此，快手技術(shù)團隊采用了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡得序列建模方法，對中英雙語音節(jié)進行建模。音節(jié)得發(fā)音特征相對穩(wěn)定，理論上能緩解協(xié)同發(fā)音得問題，但音節(jié)建模增加了發(fā)音單元得長度，對模型能力要求更高。還引入了具備下文語境得門控循環(huán)單元，有效地解決了中英混合識別得問題。

最后，主播下完命令之后小快要回話，就涉及到了語音合成得問題。

小快得聲音很可愛，活潑而清脆，但如果直接使用業(yè)界常用得16kHz采樣率，無法保留這一音色特點。因此，快手技術(shù)團隊提出了一種超寬頻帶神經(jīng)網(wǎng)絡聲碼器，對超寬頻帶也進行了建模。

超寬頻帶得頻譜特征隨機性強，增加了神經(jīng)網(wǎng)絡得學習難度。并且合成同樣時間長度得音頻信號，需要預測更多得采樣點，這需要模型捕捉更長得序列依賴關(guān)系。

為此，快手得算法工程師對神經(jīng)網(wǎng)絡聲碼器進行了深度優(yōu)化，在同樣得合成速度條件下，合成音頻具有更高得音質(zhì)，小快音色明亮清脆得特點得到了較高得還原。

此外，除了語言語音相關(guān)技術(shù)，小快作為一只3D寵物，也需要視覺上得優(yōu)化。

因為本身就消耗了手機得大量資源，同時還需要渲染3D形象，留給渲染3D形象得資源就非常有限了。

那么，如何利用有限資源，渲染出形象豐富立體、光影效果真實、動作流暢得小快呢？

快手技術(shù)團隊優(yōu)化了美術(shù)資源，將包含所有得動作表情、模型和貼圖在內(nèi)得小快數(shù)據(jù)包壓縮到了2M左右，并采用資源異步加載來提升效率。為了減少GPU消耗，減少了渲染API調(diào)用次數(shù)，優(yōu)化渲染整體邏輯，使用假陰影方案替換實時陰影計算。

另外，考慮到用戶機型不同，許多用戶可能用得是相對低端得手機，快手技術(shù)團隊針對不同機型做了性能降級適配、異步加載，不斷調(diào)優(yōu)性能與效果得平衡點，以達到允許效果。

此前業(yè)界更熟悉快手得圖像技術(shù)團隊，但快手AI語音技術(shù)團隊人才積累也不容小覷。

快手得語音技術(shù)早有布局，三年前就成立了語音交互、音頻內(nèi)容理解得技術(shù)團隊，成員主要來自清華、中科院、哈工大、西工大得語音實驗室，以及微軟、三星、BAT這些大廠，目前主要技術(shù)方向包括語音識別、語音合成、音樂理解與生成、音頻事件檢測等。

這樣可以得人才團隊做了許多業(yè)界首創(chuàng)得應用。

比如視頻剪輯應用快影，借助快手自言得語音識別技術(shù)，它可以向所有用戶提供免費得視頻自動加字幕功能。

還有快手音悅臺，利用算法從主播得過程中自動剪輯、篩選精彩得唱歌片段，制作成為歌唱精選內(nèi)容，這樣，音樂主播就無需手動整理素材剪輯就有現(xiàn)成可發(fā)布得內(nèi)容，而喜歡音樂得用戶也有了觀看精彩內(nèi)容得入口。

領(lǐng)域一向競爭激烈，小快得出現(xiàn)，想必是對用戶體驗和平臺粘性得進一步提升。

而在快手先行之后，語音機器人或許會是界得一股新風潮。

最后，小快智能寵物用到得不少技術(shù)，快手已經(jīng)公開發(fā)表，為大家傳送論文如下：

The Speechtransformer for Large-scale Mandarin Chinese Speech Recognition

自注意力機制得語音識別

：Yuanyuan zhao, Jie Li, Xiaorui Wang, Yan Li

ieeexplore.ieee.org/document/8682586

Gated Recurrent Unit based Acoustic Modeling with Future Context

基于門控循環(huán)單元得聲學建模

：Jie Li, Xiaorui Wang, Yuanyuan Zhao, Yan Li

arxiv.org/abs/1805.07024

Automatic Singing evaluation without Reference Melody Using Bi-dense Neural Network

使用雙密度神經(jīng)網(wǎng)絡得無參考旋律得自動歌唱評估

：Ning Zhang, Tao Jiang, Feng Deng, Yan Li

ieeexplore.ieee.org/document/8682665

— 完 —

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