“如果機(jī)器在某些現(xiàn)實(shí)的條件下，能夠非常好地模仿人回答問(wèn)題，讓提問(wèn)者在相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間里誤認(rèn)它不是機(jī)器，那么機(jī)器就可以被認(rèn)為是能夠思維的。”

—— 阿蘭·圖靈

人機(jī)對(duì)話(huà)是人類(lèi)對(duì)人工智能最初的設(shè)想，也一直是人工智能領(lǐng)域的目標(biāo)之一。

即使我們經(jīng)常聽(tīng)到“這個(gè)問(wèn)題我還沒(méi)有學(xué)會(huì)”，但是不可否認(rèn)，人工智能已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)”可以說(shuō)話(huà)”了。那么，機(jī)器人是怎樣學(xué)習(xí)的呢？這就需要提到人工智能需求下誕生的一個(gè)新職業(yè)，也是人工智能背后的“隱形者”——數(shù)據(jù)標(biāo)注專(zhuān)員。

眾所周知，我們教小孩子認(rèn)識(shí)海豚，就要拿海豚的圖片告訴他，這是海豚。久而久之，他記住了海豚的特征，當(dāng)他去動(dòng)物園看到了海豚，就知道那是海豚。類(lèi)比機(jī)器人，為了讓機(jī)器人“像人一樣說(shuō)話(huà)”，我們先要教它學(xué)習(xí)，通過(guò)大量的學(xué)習(xí)之后，它才能對(duì)事物做出分辨。

在 AI 領(lǐng)域，教機(jī)器人學(xué)習(xí)必須有大量的訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集通俗說(shuō)就像是我們學(xué)習(xí)時(shí)做的習(xí)題集，測(cè)試集像我們考試做的試題。測(cè)試集和訓(xùn)練集里的數(shù)據(jù)必須是支持算法可用的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而將采集的原始數(shù)據(jù)變成算法可用數(shù)據(jù)的過(guò)程叫做“數(shù)據(jù)標(biāo)注”。即對(duì)采集來(lái)的文本、圖片、語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理、整理、定性的過(guò)程。而數(shù)據(jù)標(biāo)注專(zhuān)員就成了為人工智能的發(fā)展供應(yīng)重要且源源不斷的“數(shù)據(jù)燃料”的人。

云知聲就有一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)從事數(shù)據(jù)服務(wù)工作，并且，僅有的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)還在云知聲的東南總部廈門(mén)公司哦。團(tuán)隊(duì)的小伙伴幾乎每天默默戴著耳機(jī)對(duì)著電腦 7-8 小時(shí)，真的是此處無(wú)聲勝有聲！

數(shù)據(jù)標(biāo)注是一項(xiàng)重復(fù)且繁瑣的工作，如果把人工智能比作金字塔，最頂端的是人工智能應(yīng)用（比如機(jī)器人、無(wú)人駕駛等），而最底端的則是數(shù)據(jù)服務(wù)，數(shù)據(jù)服務(wù)既是根基，也是人工智能必要且必不可少的一環(huán)。

數(shù)據(jù)標(biāo)注工作真的像是工廠(chǎng)里的流水線(xiàn)操作嗎？只是重復(fù)性地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注嗎？

云知聲數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人許建說(shuō)，目前人工智能領(lǐng)域?qū)τ跀?shù)據(jù)采集和標(biāo)注的需求量非常大，數(shù)據(jù)采集后首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，清洗之后才是數(shù)據(jù)標(biāo)注，標(biāo)注要求盡可能地詳盡、清楚，最后的審查階段對(duì)標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行正確率、精確度、完備性等方面的審查。實(shí)際是，數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)影響到算法效果，一旦標(biāo)注人員出現(xiàn)了錯(cuò)誤，也會(huì)影響到機(jī)器犯錯(cuò)。

目前主要有語(yǔ)音、圖像、文本、視頻數(shù)據(jù)的采集標(biāo)注。云知聲日常所涉及的是語(yǔ)音的標(biāo)注，與智能產(chǎn)品進(jìn)行語(yǔ)音交互和我們平時(shí)與人的交流對(duì)話(huà)相似，在生活中，你可能突然問(wèn)你身邊的人，“小云，現(xiàn)在幾點(diǎn)了”，現(xiàn)在 3 點(diǎn) 15 分”，“小云”就是喚醒詞，“現(xiàn)在幾點(diǎn)了”就是命令詞，喚醒詞和命令詞均要采集。

為了讓即便帶有背景嘈雜聲、或是略帶方言口音也能準(zhǔn)確識(shí)別，這背后有一個(gè)數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)訓(xùn)練集支撐。每個(gè)語(yǔ)音命令需要采集至少 100 人的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，既要羅列出所有可能的句子，又要搜集盡可能多的人不同的說(shuō)話(huà)方式，覆蓋到地域、性別、各年齡段。

比如我們的 Pandora A1 客房智能管家，當(dāng)查詢(xún)酒店服務(wù)時(shí)，就有多種表達(dá)方式，“提供什么服務(wù)”、“包括哪些服務(wù)”、“有哪些服務(wù)”、“有什么服務(wù)”等。同時(shí)，會(huì)有嚴(yán)格的性別、年齡段、口音采集人數(shù)占比，以保證最終的精準(zhǔn)識(shí)別。

對(duì)每一個(gè)采集的詞句，都要做到精細(xì)標(biāo)注，采集的語(yǔ)音需要符合相應(yīng)的技術(shù)要求，標(biāo)注的時(shí)間點(diǎn)要精準(zhǔn)控制在 100 毫秒以?xún)?nèi)。數(shù)據(jù)標(biāo)注的速度決定了 AI 產(chǎn)品的研發(fā)速度，提高標(biāo)注的效率也就顯得很重要。

為了配合數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)的工作廈門(mén)展廳還藏著一個(gè)神秘的聲學(xué)實(shí)驗(yàn)室，這里可以說(shuō)是整個(gè)公司最安靜的地方了。

聲學(xué)實(shí)驗(yàn)室的主要用途是采集原始聲音數(shù)據(jù)，為了貼近產(chǎn)品實(shí)際使用場(chǎng)景，整個(gè)裝修布置符合家居場(chǎng)景。

實(shí)驗(yàn)室采用減振隔聲墻體，房間被墻體隔開(kāi)，墻面、吊頂與外部房間沒(méi)有任何剛性連接，完全與外界隔絕。墻內(nèi)的吸聲材料主要由多孔的玻璃纖維板組成，具有較好的聲音吸收能力，除了吸聲材料外，聲學(xué)實(shí)驗(yàn)室四周還布置了窗簾，可以讓聲音充分?jǐn)U散，使整個(gè)空間內(nèi)的聲場(chǎng)均勻分布。地板采用的是地磚和吸聲地毯，實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室與建筑基座的分隔，無(wú)反射和回聲。

聲學(xué)實(shí)驗(yàn)室內(nèi)五臟俱全—標(biāo)準(zhǔn)麥克風(fēng)、高保真音箱、聲卡……應(yīng)有盡有。

許建說(shuō)，為了達(dá)到設(shè)備在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中達(dá)到最優(yōu)效果，在聲學(xué)實(shí)驗(yàn)室采集時(shí)就要模擬真實(shí)環(huán)境，需要覆蓋不同的噪音、信噪比、距離和角度。

為了保證支持遠(yuǎn)講的語(yǔ)音產(chǎn)品出廠(chǎng)前的效果，在前期的采集階段就要把產(chǎn)品在實(shí)際應(yīng)用中受到的噪音干擾和不同距離、角度的聲音效果考慮進(jìn)去。

像我們有些設(shè)備是支持 5 米遠(yuǎn)講識(shí)別的，就要求錄音人距離錄音設(shè)備一米、三米、五米距離的錄音數(shù)據(jù)，同時(shí)會(huì)設(shè)置 0° 、 -30° 、 -60° 等不同角度的設(shè)備疊加采集。經(jīng)常在采集的過(guò)程中根據(jù)場(chǎng)景需要加入音樂(lè)噪聲、電視噪聲、辦公噪聲、室外噪聲等，模擬出真實(shí)場(chǎng)景的噪音干擾。

人工智能的發(fā)展，催生了數(shù)據(jù)標(biāo)注這個(gè)新職業(yè)，隨著人工智能大規(guī)模的落地應(yīng)用，至少在未來(lái)的五六年內(nèi)，人工智能像是一個(gè)嗷嗷待哺的嬰兒，等待著數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)。數(shù)據(jù)標(biāo)注專(zhuān)員賦予冷冰冰的機(jī)器以鮮活的“生命”，教他們我們的知識(shí)，讓他們變得有“溫度”。