让机器“听懂”人类语言，是“语音识别”技术自诞生起，就一直致力的目标。
自20世纪中叶以来，经过近70年的发展，特别是随着深度学习技术的引入，自动语音识别已取得突破性进展——在标准口音、常见词汇、安静环境的应用场景下，机器已然具备接近人类的“听觉”能力。
然而，一旦面临口音、方言等情境，AI便显得有些“力不从心”，哪怕你一字一句尽力向智能设备发出清晰的指令，得到的回答仍可能是：“对不起，我好像不明白你在说什么……”
语音识别技术发展的终极目标，是实现自然、顺畅的“人机交互”，正如同人与人的交互。如何解决横亘在当下的这道难题，抵达人类畅想的智能未来，已成为全球智能语音技术公司共同面对的挑战。
全世界的AI，都栽在了“口音”上？
口音、方言等问题，困扰着几乎全世界所有的智能语音助手。
2018年，《华盛顿邮报》曾与Globalme、Pulse Labs两家语言研究公司合作，研究智能音箱的口音识别问题，结果显示，谷歌智能音箱Google Home更容易“听懂”美国西岸口音，对南部口音的识别准确率则要低3%；而亚马逊Echo搭载的语音助手Alexa，识别东岸口音的准确率要比中西部口音高2%。
更大的问题还在于对非本土口音的识别。研究显示，对于非英语母语者，比如以西班牙语或汉语作为第一语言的人所说的英文，不论是Google Home还是Amazon Echo，其识别准确率都要比美国本土口音低30%，而拉丁裔和华裔是美国的两大移民族群。
这项研究结果引起了人们对智能语音助手“地域歧视”问题的广泛关注。实际上，不只是Google Home和Amazon Echo，市场上主流的智能语音设备，在应对方言、口音等非标准语言场景时，表现都差强人意。
在中国市场，这个问题同样凸显。
所谓“十里不同音，百里不同俗”。作为一个幅员辽阔的多民族国家，我国56个民族使用的语言分属五大语系，共有80种以上语言。其中，汉语的使用人数最多，分为标准语（普通话）和方言。
根据教育部2019年发布的《中国语言文字概况》，汉语方言通常分为十大方言，各方言区内，又分布着若干次方言和许多种土语。部分方言之间差异很大，无法通话。为了消除语言隔阂，国家在全社会大力推广普通话。然而，来自天南海北的人们，又赋予普通话五花八门的口音。
带有鲜明地域特色的口音，虽然对于人们的日常交流无伤大雅，有时还带来些“塑料普通话”的乐趣，但你的智能语音助手就乐不起来了，甚至在它听来，你说的极有可能是另一门语言……
与此同时，用户也很恼火：“难道普通话不过一级乙等，我就不配拥有智能音箱？！”
口音、方言识别，到底难在哪儿？
从理论上来说，只要有足够的数据供机器进行训练，那么让AI识别任何一种语言或口音，都不是问题。
以人机交互为目的的语音识别，是一个把声学信号转化为文本信息的过程。目前主流的语音识别框架主要由三个部分组成：声学模型（AM）、语言模型（LM）和解码器。可以形象地理解为：声学模型负责找到对应的拼音，语言模型负责找到对应的句子。
要得到一个出色的语音识别模型，需要有大量标注数据的训练，简单来说：首先，要进行语音内容的采集；其次，需要人工对这些语音进行标注，将语音内容转写成文本，让算法能够识别它；之后，算法再将识别后的文本内容与对应的音频进行逻辑关联。经过这样大量、反复的学习训练之后，机器就能实现语音识别了。
“对于方言、口音的识别来说，最难的部分是在于语音数据的采集。”百度智能云数据众包项目专家曹静文表示。
2019年9月，百度数据众包团队曾执行过一个藏语方言语音采集的项目。客户为了提升藏语方言的识别和翻译准确率，与百度团队合作，招募870位藏民，整体采集87万条藏语语音，覆盖安多、康巴、卫藏等三个藏语方言区。
藏语与汉语同属汉藏语系，但与汉语这样资源丰富的语言不同，藏语属于低资源语言，目前全世界约有800万人使用藏语，训练数据稀少。
曹静文介绍，藏区采集工作面临安全风险大、质检难度高等挑战。整个项目过程涉及诸多环节，从按需定制采集方案，到采集布点、人员招募、培训、隐私授权，再到对采集流程、进度和项目风险进行把控，最后经过多轮质检，在数据核验通过后，才能最终交付确认。
百度团队在第一时间联系到当地的资源布点，并派遣项目经理前往西藏、青海等地指导采集。最终该项目用时一个半月，实际交付数据92万条，验收合格率高于95%，满足交付要求。
“这个过程往往成本高昂、流程繁琐，还存在诸多门槛。”曹静文表示。
应对“数据稀缺”，众包模式受青睐
语料库的质量越高，语言模型越丰富，语音识别的准确率就越高。如何获取大量训练数据，就成为AI在口音、方言及低资源语言的识别上，面临的关键问题。
全球各大AI巨头和前沿的科技公司，都在积极致力于解决这个问题。
一方面，对于投入市场的智能语音产品来说，随着越来越多拥有不同口音的用户与其进行交流，训练数据持续积累，语音助手的识别能力会不断提升。另一方面，在自身语音数据集的扩充上，一些公司也在尝试采取各种“众包模式”。
“众包”是一种分布式的问题解决和生产模式，企业通过互联网，以自由自愿的形式，将工作分配给外部的大众群体。
比如，谷歌、亚马逊等科技巨头，以游戏的形式鼓励用户使用不同地区的方言进行交谈；国内智能语音企业科大讯飞推出“方言保护计划”，鼓励用户“留下乡音”，共建“中国方言库”；一些机构和企业呼吁齐力“献声”，打破巨头公司的数据垄断，建立开源开放的语音数据集等。
这些方式实际上都是以众包模式，获取大量的语音训练数据。
“众包模式的优势在于，可以低成本、高效率地整合资源。”曹静文表示。
2019年底，百度数据众包团队承接了一项海外英文语音采集项目。某手机厂商为了提升海外各国英文唤醒词的识别率，需要采集海外不同地域用户的英文语音，包括亚太地区口音、英式口音、美式口音、印式口音及阿拉伯口音，需招募2000人，总数据量为20万条。
“这个项目的难点在于，要求采集的用户口音遍布多国，交付时间短，且对用户的性别、年龄段要求严格。”曹静文说，“但我们通过百度覆盖全国及全球22个国家的资源池，在短时间内招募到了全球多种口音用户参与采集。”
项目执行期间，恰逢春节假期和突发的新冠疫情，百度团队通过国内线上和国外线下的采集方式，执行布点覆盖9个国家，用时45天，按照客户要求完成了全部数据交付。
实践证明，众包模式的确是完善语音数据库的一条有效路径。
但光有数据库的支持还不够。要提高某种语言的识别准确率，还需要对该语言的文化、语素、音素等有相当的研究。因此，要实现方言、口音的准确识别，也需要方言学者、音韵学者等专业人士的深度参与。
此外，另一个现实情况是，一些方言和低资源语言，很难提供充足的数据资源以供采集。这种情况下，探索如何通过迁移学习，用较少数据量得到一个好的声学模型，就成为当前一个热门且极具价值的研究方向。
