Scribbling Speech представляет собой экспериментальный проект, направленный на создание визуальных миров в реальном времени на основе речевого ввода. В действительности данный проект является бакалаврской работой учащегося Xinyue Yang Turn под руководством К. Цвик (C. Zwick).
Технология основывается на фундаментальной связи между языком и визуальным мышлением человека. Проект использует комбинацию нескольких технологий: Google Speech API, Google Natural Language API и набор данных Quickdraw. Система работает с помощью рекуррентных нейронных сетей для генерации изображений. Основная идея проекта заключается в том, чтобы создавать динамические визуализации, управляемые посредством речевых команд.
Технический фундамент
В основе проекта лежит виртуальная среда с трехмерной системой координат, в которой объекты размещаются по осям x, y и z. Система использует виртуальную камеру для создания перспективы наблюдения. Технология распознавания речи работает в режиме реального времени и может определять различные языки, в т.ч. английский, китайский, французский и немецкий. Программа анализирует синтаксис предложений и выделяет существительные и пространственные предлоги, что позволяет точно позиционировать объекты в виртуальном пространстве.
В своей работе система активно использует датасет Quickdraw от Google, который содержит миллиарды рисунков, созданных пользователями со всего мира. Этот массив данных представляет собой своеобразный визуальный язык стереотипных изображений различных объектов — цветов, гор, облаков и тысяч прочих объектов. Существенной особенностью этих данных является их простота и схематичность, что делает их идеальными для быстрой визуализации речевых описаний.
Процесс преобразования речи в изображения основан на алгоритмах анализа естественного языка. Когда пользователь произносит фразу, например, «птица летит над морем», система выделяет ключевые слова «птица» и «море», а также пространственное отношение «над». На основе этих данных создается композиция из соответствующих визуальных элементов, расположенных согласно описанным отношениям.
Набор данных Quickdraw примечателен тем, что он отражает общечеловеческое понимание базовых визуальных концепций. Например, когда люди рисуют дом, они часто используют схожие элементы: прямоугольник для основной части, треугольник для крыши и прямоугольники поменьше для окон и двери. Эта универсальность позволяет системе создавать понятные всем визуализации, несмотря на культурные различия пользователей.
В видео ниже показано, как Scribbling Speech функционирует на практике:
Система обработки естественного языка в проекте работает на нескольких уровнях анализа. Первый уровень — это распознавание слов и их грамматических функций. Второй — определение пространственных и логических связей между объектами. Третий уровень включает анализ контекста и дополнительных характеристик объектов, таких как размер, цвет или движение, если они упоминаются в речи. При генерации изображений система также учитывает законы композиции и базовые принципы визуального восприятия. Например, если в описании упоминается несколько объектов, они размещаются с учетом их естественных пропорций и типичного взаиморасположения. Так, при описании «дерево растет рядом с домом» система автоматически разместит дерево в вертикальном положении и сделает его высоту сопоставимой с высотой дома, даже если это не было явно указано в речевом описании.
Получить код можно на GitHub:
Практическое применение технологии
Технология может найти применение в различных сферах — например, в области образования или развлечений. В образовательной сфере система может, к примеру, помочь в изучении языков, помогая учащимся создавать мгновенную визуализацию описываемых ими сцен. В сфере развлечений технология может применяться для создания интерактивных историй или игр, в которых повествование будет напрямую влиять на визуальный ряд.
Перспективы развития
Потенциал дальнейшего развития проекта Scribbling Speech включает возможность создания более сложных и детализированных визуальных сцен, улучшение качества распознавания речи, а также расширение языковой поддержки. Одним из перспективных направлений может стать интеграция с технологиями виртуальной и дополненной реальности, позволит создавать еще более иммерсивные пользовательские переживания.
Несмотря на то, что Scribbling Speech представляет собой лишь бакалаврский проект, заложенная в его основе идея, на наш взгляд, вполне заслуживает внимания. Проект Scribbling Speech демонстрирует перспективный подход к объединению речевых и визуальных технологий, открывая новые возможности для человеко-машинного взаимодействия. Хотя система находится на ранней стадии развития и требует дальнейшей доработки, она уже сейчас показывает, как современные технологии искусственного интеллекта могут быть использованы для создания интуитивно понятных и творческих инструментов, способных обогатить наш опыт взаимодействия с высокоинтеллектуальными системами.
