NetTalk - инновационная искусственная нейронная сеть, разработанная в 1986 году Терренсом Сейновски и Чарльзом Розенбергом, была разработана для решения сложной задачи преобразования текста в речь с особым упором на английский язык.
Предыстория и разработка
Проект NetTalk был начат под руководством доктора Терренса Сейновски и доктора Чарльза Розенберга. Их целью было создать систему, которая могла бы имитировать человеческую речь, изучая примеры текста и соответствующие аудиозаписи, создать упрощенную модель, которая могла бы пролить свет на сложности когнитивных задач на уровне человека и реализовать модель взаимодействия, позволяющую обучаться выполнению аналогичных задач.
Проект был новаторским, поскольку в нем применялись принципы нейробиологии к вычислительным моделям, в попытке воспроизвести нейронные процессы, участвующие в производстве и понимании человеческой речи.
Архитектура и обучение
По своей сути NetTalk многослойный персептрон, разновидность искусственной нейронной сети прямого действия, состоящий из трех уровней и 18 629 настраиваемых весов (довольно продвинутая архитектура для своего времени, учитывая ограничения вычислительной мощности в 1980-х годах): уровня ввода, скрытого уровня и выходного уровня. Уровень ввода содержит 203 элемента, разделенных на 7 групп по 29 элементов в каждой, которые представляют собой одноразовые кодировки отдельных символов. Скрытый слой содержит 80 единиц, а выходной слой содержит 26 единиц - 21 единица кодирует артикуляционные особенности (точку артикуляции, произношение, высоту гласного и т.д.) фонем, а 5 единиц кодируют ударение и границы слогов.
Сеть была обучена на большом наборе данных, состоящем из 20 000 английских слов из корпуса Брауна (стандартного набора данных, используемого в компьютерной лингвистике), с фонемами и ударениями, обозначенными вручную, для каждой буквы. Процесс обучения включал сравнение фонетической транскрипции с вводимым текстом, что позволило сети изучить ассоциации между буквами и соответствующим им произношением. С помощью процесса, известного как обратное распространение, сеть скорректировала свои внутренние значения и погрешности в ответ на ошибки между выводимыми данными и желаемой речью. Этот повторяющийся процесс продолжался до тех пор, пока сеть не смогла генерировать речь, которая была понятной и очень напоминала естественные речевые паттерны.
Результатом работы сети был поток фонем, которые передавались в DECtalk (синтезатор) для воспроизведения слышимой речи.
Достижения и ограничения
NetTalk добилась значительных успехов в создании произношений для невидимых слов с высоким уровнем точности. Способность сети обучаться на основе большого набора данных и обобщать новые входные данные продемонстрировала потенциал нейронных сетей в решении сложных задач обработки естественного языка (NLP).
Одним из заметных достижений NetTalk стала его способность справляться со сложностями английского языка, включая его неправильные соотношения написания и звучания, не полагаясь на аннотированные данные. Производительность сети отличалась высокой устойчивостью к локализованным и диффузным повреждениям, что делало ее надежной моделью для синтеза текста в речь.
Однако NetTalk специально не моделирует этапы обработки изображений и распознавания букв зрительной корой головного мозга. Вместо этого предполагается, что буквы были предварительно классифицированы и распознаны, а затем сеть обучается связывать правильное произношение с заданной последовательностью букв в зависимости от контекста.
Биологические последствия и наследие
Разработка NetTalk оказала значительное влияние на понимание механизмов обучения и представления информации в больших популяциях нейронов. Процессорные блоки сети обладают некоторыми общими свойствами с нейронами, такими как высокая связность и нелинейные функции ввода-вывода, которые вдохновили на дальнейшие исследования в области нейронных сетей и их биологических аналогов.
Успех NetTalk также вдохновил на дальнейшие исследования в области синтеза речи и формирования произношения, подчеркнув потенциал нейронных сетей для решения сложных задач NLP. Архитектура сети и методы обучения оказали влияние на разработку последующих моделей нейронных сетей для различных приложений.
Процесс разработки NetTalk, включая его архитектуру и методологию обучения, был подробно задокументирован и стал эталоном в области нейронных сетей. Проект также привлек внимание общественности, появившись на таких платформах, как "Today Show", что помогло популяризировать концепцию нейронных сетей в основных средствах массовой информации.
NetTalk - это инновационная искусственная нейронная сеть, которая внесла значительный вклад в области синтеза текста в речь и обработки естественного языка. Ее способность обучаться на основе больших массивов данных и обобщать новые данные продемонстрировала потенциал нейронных сетей в решении сложных задач. Архитектура сети, методы обучения и биологическое применение оказали длительное влияние на разработку последующих моделей нейронных сетей, что сделало их важной вехой в истории исследований искусственного интеллекта.