利用语音直接画出人脸,AI再添新能力

听声辨人，利用声纹进行解锁，这种技术已广泛应用，人类的声音含有该个体的一定特征，从而可以进行区分。那么仅通过声音，能否画出人像，并且尽可能地与讲话者相似呢？

近日，卡内基梅隆大学的 Yandong Wen 等人，利用生成对抗网络模型（generative adversarial networks, GANs）首次对这一问题作出研究，利用讲话者的语音生成一些匹配原说话者面部特征的人脸，并用交叉模态匹配（cross-modal matching task）评估了模型表现，可谓是语音画像领域的一大突破。

模型框架

一个人的声音和骨骼结构、发声部位的形状等特征的确有关，但利用语音直接画出人脸，如何做到？

该由声音重建人脸的模型框架主要由四个卷积网络：语音嵌入模型（voice embedding network）、生成器（Generator）、判别器（Discriminator）、分类器（classifier）组成。

语音嵌入模型（voice embedding network）将输入的语音数据，梅尔倒频谱（log mel-spectrograms）转换为含有该声音特征的向量 e。该模型含有 5 层一维卷积神经网络，每一层均是经由卷积核为 3、步长为 2、padding 为 1 得到，并且都经过归一化层处理和 ReLU 单元激活，最后经过平均池化得到一个 64 维的向量。此模型是通过一个语音识别任务预先训练得到参数，并且参数在生成人脸的训练过程中保持不变。生成器（Generator）输入为语音嵌入模型产生的向量 e，输出是人脸 RGB 图像 f'，由 6 层二维反卷积网络构成，激活函数采用 ReLU。

判别器（Discriminator）判断输入的图像 f（或 f'）是生成器伪造的图像还是真实的人脸，如果判断为伪造图会加大损失 Ld。由 6 层激活单元为 Leaky ReLU 的二维卷积网络构成，最后经过全连接层得到人脸图像数据。

分类器（classifier）用来将人脸图像与说话者匹配，如果匹配错误会加大损失 Lc。该模型由 6 层二维卷积网络和一个全连接层组成。具体的结构如图表，其中 Conv 3/2,1 代表卷积核尺寸为 3，步长为 2，padding 填充为 1。

图 | 从声音重建人脸模型的具体结构。（来源：Yandong Wen, et al./CMU）模型通过最小化判别器与分类器的交叉熵损失 Ld 和 Lc 来训练，以期得到图像逼真且符合说话者特征的人脸。值得一提的是，此模型的测试集和训练集以及验证集相互独立，即测试时的声音是未听过的，人脸也未知。

模型表现

不特意挑选那些人脸和真实讲话者完美一致的结果，一般来讲，该模型的确能输出具有讲话者特征的人脸，即使不完全一模一样，从种族以及一些其他典型的面部特征来看，这个模型的确学习到了一些信息，输出结果和原讲话者非常像，并且语音时间越长，匹配的特征越多，两者越类似。

图 | 从不同时长的正常录音生成人脸的结果图，右侧Ref为真实讲话者的不同脸部照片，从上到下的 4 位 Speaker 分别是 Danica McKellar, Cindy Williams, Damian Lewis, and Eva Green. （来源：Yandong Wen, et al./CMU）当然，性别及年龄特征也可以很好地被学习到，左侧输出结果的年龄和性别与右侧真实人脸的年龄性别保持一致。在整个测试集上，生成图和真实讲话者性别相同的概率可以达到 96.5%。

图 | 从性别年龄的人脸重建，（a）是从老年声音生成的人脸；（b）是男性声音生成的人脸；（c）是女性声音生成的人脸。其中左侧为生成图，右侧为真实讲话者。（来源：Yandong Wen, et al./CMU）如果用同一个人的不同语音片段，推测产生的人脸会保持相同特征吗？模型结果告诉我们，是这样。选用同一个讲话者的 7 个不同语音片段，不特意挑选完美结果，模型所推测出的大概特征是十分一致的，这也侧面说明，模型的确可以从一个人的语音抽取出一些特征，映射成其脸部的某些特征。

图 | 利用一个人的 7 段不同语音重建人脸，左图（a）是重建的 7 张人脸图，右图（b）是对应的真实人脸在不同情况的照片（来源：Yandong Wen, et al./CMU）进一步来讲，如果从语音中学到的特征真的可以映射成面部的特征，那么生成人脸图必定和真实讲话者的脸部是对应匹配的。换句话说，声音中的特征可以被生成人脸中蕴含的特征替代，那么由声音重组人脸就变成了人脸识别问题，两张脸（生成的和真实的）匹配，那么计划可行，这个匹配率也就成了衡量模型表现的指标。在整个训练集和测试集上，该模型的匹配率分别是 96.83% 和 76.07%；将训练集和测试集按照性别分层，排除性别这一特征的助力，也就是直接比较同一性别上，生成的人脸和讲话者是否相像，匹配率在训练集和测试集上分别是 93.98%和 59.69%，这也证明了模型所学到的信息不仅仅是性别，还有其他更详细的面部特征。该模型表现不仅优于 DIMNets-G，同时，测试集表现不如训练集，说明模型还有很大提升空间。

图 | 不同模型在性别分层以及不分层的数据集上的表现。（来源：Yandong Wen, et al./CMU）

展望

该模型虽然表现尚佳，但仍有可提升的地方，比如头发和图像背景等与声音无关的特征，可以进行数据清洗将其去除，而有一些明显与发声有关的面部特征也可以加以利用，从而模型会更加精确。

总的来说，由音生貌，语音画像问题的一块空白得到了填补。