從今天開始，谷歌的智能助理可以同時說兩種語言了！這意味著雙語家庭可以用任何一種語言進(jìn)行查詢，而無需每次都更改設(shè)置。聽起來簡單，實現(xiàn)這一功能所需的技術(shù)可不簡單，谷歌的口語識別LangID技術(shù)已經(jīng)開發(fā)了5年！

使用 Google Assistant 的 Google Home Mini

多語家庭正變得越來越普遍，有一些研究發(fā)現(xiàn)多語人口已經(jīng)超過單語人口，而且這個數(shù)字還將繼續(xù)增長。隨著多語用戶數(shù)量的不斷增加，開發(fā)能夠同時支持多種語言的產(chǎn)品比以往任何時候都更加重要。

今天，谷歌的智能助理Google Assistant開啟了多語言支持，允許用戶同時使用兩種不同的語言進(jìn)行查詢，而無需返回語言設(shè)置。一旦用戶選擇了兩種支持的語言（目前支持的語言包括英語、西班牙語、法語、德語、意大利語和日語），他們就可以使用其中任一種語言與Google Assistant進(jìn)行對話，智能助理也會以同一種語言做出回復(fù)。

在此之前，用戶必須為智能助理選擇一種語言設(shè)置，每次想要使用另一種語言時都必須更改設(shè)置。但現(xiàn)在，對于多語家庭來說，與谷歌助理交流的體驗變得更加簡單方便了。

Google Assistant現(xiàn)在能夠識別語言、解釋查詢并使用正確的語言提供回復(fù)，而無需用戶手動設(shè)置設(shè)置。

然而，實現(xiàn)這一功能并非易事。事實上，研究人員努力了多年，解決了許多具有挑戰(zhàn)性的問題。最后，我們將問題分解為三個獨立的部分：識別多種語言，理解多種語言，以及為Google Assistant用戶優(yōu)化多語言識別。

識別多種語言

人類是有能力識別出別人在說另一種語言的，即使他們自己不會說這種語言，只需要注意語音的聲學(xué)特征（語調(diào)、音域等等）。但是，即使借助于全自動語音識別系統(tǒng)，定義一個自動口語語言識別的計算框架也是很有挑戰(zhàn)性的。

研究者通常認(rèn)為，口語識別比基于文本的語言識別更具挑戰(zhàn)性，對于文本語言識別來說，相對簡單的基于字典的技術(shù)已經(jīng)可以做得很好?？谡Z詞匯的時間/頻率模式很難比較，口語詞匯很難劃界，因為口語可以毫無停頓地以不同的節(jié)奏說話，而且麥克風(fēng)可能會記錄除了語音之外的背景噪音。

在2013年，谷歌開始使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)口語識別（LangID）技術(shù)。今天，谷歌最先進(jìn)的LangID模型已經(jīng)可以使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)分超過2000種可供選擇的語言對。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適用于序列建模問題，例如語音識別、語音檢測、說話人識別等。研究人員遇到的挑戰(zhàn)之一是使用更大的音頻集——獲取能夠自動理解多種語言的模型，并達(dá)到允許這些模型正常工作的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

理解多種語言

要同時理解一種以上的語言，需要并行地運行多個進(jìn)程，每個進(jìn)程都會產(chǎn)生增量結(jié)果，這樣智能助理不僅可以識別查詢所使用的語言，還可以解析查詢以創(chuàng)建可操作的命令。

例如，即使是單語環(huán)境，如果用戶要求“設(shè)一個下午6點的鬧鈴”，谷歌助理必須理解“設(shè)置鬧鈴”意味著打開時鐘app，完成“6pm”的顯式參數(shù)，并推斷鬧鐘應(yīng)該設(shè)在今天。為任何一對支持的語言實現(xiàn)這個功能都是一項挑戰(zhàn)，因為智能助理需要執(zhí)行與單語環(huán)境時相同的工作，但現(xiàn)在還必須另外啟用LangID。這不僅是一個語言識別系統(tǒng)，而是相當(dāng)于兩個單語言識別系統(tǒng)。

更重要的是，Google Assistan以及在用戶查詢中異步引用的其他服務(wù)會生成需要在幾毫秒內(nèi)評估的實時增量結(jié)果。這是借助另外一種算法實現(xiàn)的，該算法使用LangID生成的候選語言的概率、我們對轉(zhuǎn)錄的信心以及用戶的偏好（例如，最喜歡的藝術(shù)家）對兩個語音識別系統(tǒng)提供的轉(zhuǎn)錄假設(shè)進(jìn)行排序。

Google Assistant使用的多語言語音識別系統(tǒng)與標(biāo)準(zhǔn)單語語音識別系統(tǒng)的示意圖。排序算法用于從兩個單語語音識別器中選擇最佳的識別假設(shè)，利用了用戶的相關(guān)信息和增量的langID結(jié)果。

當(dāng)用戶停止說話時，該模型不僅確定了用戶所講的語言，還確定了所講的內(nèi)容。當(dāng)然，這個過程需要一個復(fù)雜的架構(gòu)，增加了處理成本，并可能造成不必要的延遲。

優(yōu)化多語識別模型

為了最大限度地減少這些不良影響，系統(tǒng)決定使用哪種語言的速度越快越好。如果系統(tǒng)在用戶完成查詢之前確定了所使用的語言，那么它將停止通過losing recognizer運行用戶的語音，并丟棄losing hypothesis，從而降低處理成本，減少任何潛在的延遲。

考慮到這一點，我們嘗試了優(yōu)化系統(tǒng)的幾種方法。

我們考慮的一個用例是，人們通常在一個完整查詢過程中使用相同的語言（這個語言通常也是用戶希望智能助理回復(fù)使用的語言），除了詢問某個東西用不同語言怎樣說之外。這意味著，在大多數(shù)情況下，關(guān)注查詢的開頭部分就可以讓智能助理對所使用的語言進(jìn)行初步猜測，甚至在包含不同語言實體的句子中也是如此。

有了這種早期識別，我們就可以像處理單語查詢那樣，通過切換到單語語音識別器來簡化任務(wù)。然而，快速決定如何以及何時切換到一個單語言，在最后會需要一個技術(shù)轉(zhuǎn)折：具體來說，我們使用隨機(jī)森林（random forest）方法，結(jié)合多個上下文信號，例如正在使用的設(shè)備類型、發(fā)現(xiàn)的語音假設(shè)的數(shù)量、多久收到類似的假設(shè)、各個語音識別器的不確定性、以及每種語言的使用頻率等。

另外一種簡化和改進(jìn)系統(tǒng)質(zhì)量的方法是限制用戶可以選擇的候選語言列表。用戶可以谷歌智能助理設(shè)備目前支持的六種語言中選擇兩種語言，這已經(jīng)能夠支持大多數(shù)多語使用者。

不過，隨著LangID技術(shù)的不斷改進(jìn)，谷歌希望接下來能夠解決三語支持的問題，這將進(jìn)一步提升多語用戶群的體驗。而且，谷歌負(fù)責(zé)產(chǎn)品的副總裁 Nick Fox 此前表示，接下來的幾個月里 Google Assistant 將增加支持丹麥語、荷蘭語、印地語、印度尼西亞語、挪威語、瑞典語和泰語。到今年年底，谷歌助理將支持超過 30 種語言，覆蓋 Android 手機(jī)使用語言的 95％。