元宇宙:在元宇宙里怎么交朋友？Meta發布跨語種交流語音模型 支持128種語言無障礙對話_XLS幣

改名Meta之后，Facebook的元宇宙愿景正在一點點實現。這一次，Facebook把目光投在了元宇宙社交上。

Meta發布語音處理模型XLS-R

近日，Meta正式發布XLS-R——一套用于各類語音任務的新型自監督模型。據悉，XLS-R由海量公共數據訓練而成(數據量是過去的十倍)，能夠將傳統多語言模型的語言支持量增加兩倍以上。目前，XLS-R共支持128種語言。

Meta認為，語音交流是人們最自然的一種交互形式。“隨著語音技術的發展，我們已經能夠通過對話同自己的設備及未來的虛擬世界直接互動，由此將虛擬體驗與現實世界融為一體。”

保險巨頭Tokio Marine將在元宇宙中提供服務:金色財經報道，雖然游戲、社交和科技公司率先將元宇宙作為一個概念來接受，但其他公司現在也正在進入可用的元宇宙平臺。日本最大的財產和意外傷害保險集團Tokio Marine宣布將開始在元宇宙中提供保險服務。該公司將于1月在數字世界中提供保險和其他類型的保單，雇用將以化身表示的真實職員。[2023/1/1 22:18:58]

這與扎克伯格此前宣稱的“公司業務將以元宇宙優先”不謀而合。此前，扎克伯格曾概述了他建立“元世界”的計劃：一個建立在我們自己的數字世界之上的數字世界，包括虛擬現實和增強現實。“我們相信元宇宙將會接替移動互聯網”。

而XLS-R作為元宇宙社交中必不可少的一環，可以幫助母語不同的人在元宇宙無障礙對話。

研究：25% 的美國加密投資者擁有或計劃在元宇宙中獲得土地:金色財經報道，一項研究結果顯示，美國約有25%的加密貨幣投資者在元宇宙擁有或租用土地，或有此計劃。研究結果還顯示，嬰兒潮這一代的受訪者中，對在元宇宙中租賃或擁有空間感興趣的比例最高（18%）。

根據研究結果，千禧一代是受訪者中已經擁有或正計劃在元空間獲得土地或租賃的比例第二高的一代（12%）。而不遠處的X代和Z代則并列，各占11%。雖然Z世代在研究報告中被認定為數字原生代，但 \"與其他被詢問的世代相比，Z世代不太可能已經擁有或想要在元空間中擁有/租用財產。

由Cinch Home Services進行的研究發現，17%的男性計劃在元宇宙中投資房產，而只有10%的女性有這樣的計劃。同時，研究結果表明，當前虛擬世界中的土地所有者愿意平均花費不到 1,750 美元。（news.bitcoin）[2022/4/24 14:44:38]

值得一提的是，為了通過單一模型實現對多種語言的廣泛語音理解能力，Meta對XLS-R進行了微調，使其獲得語音識別、語音翻譯及語言識別等功能。據介紹，XLS-R在BABEL、CommonVoice以及VoxPopuli語音識別基準測試，CoVoST-2的外語到英文翻譯基準測試，以及VoxLingua107語言識別基準測試中都取得了不錯的成績。

Boomgala將在元宇宙中建設“元宇宙永生”項目:據官方消息，2月19日，Boomgala宣布將在The Sandbox元宇宙中建設Boomgala “元宇宙永生”藝術空間。Boomgala NFT的持有錢包均將免費獲得一塊元宇宙永生福位，用作紀念其親人，使其在元宇宙中獲得數字永生。[2022/2/21 10:04:42]

為了盡可能降低功能訪問門檻，目前，Meta與HuggingFace聯手發布了模型本體，并通過fairseqGitHubrepo全面開放。

試用地址：https://huggingface.co/spaces/facebook/XLS-R-2B-22-16

XLS-R工作原理

據介紹，XLS-R在wav2vec2.0訓練集上接受了超過43萬6千小時的公開語音錄音訓練，從而實現了對語音表達的自監督學習方法。這樣的訓練量已經達到去年發布的當時最強的模型XLSR-53的10倍。利用從會議記錄到有聲讀物的多種語音數據來源，XLS-R的語言支持范圍擴展到128種，涵蓋的語種量達到前代模型的近2.5倍。

快時尚消費公司 H&M 否認會在元宇宙內開店:金色財經報道，本周一（1月3日）有消息稱快時尚消費公司 H&M 已經在元宇宙開設了一家 3D 商店，但據H&M 的一位發言人澄清說：“我們確認，目前H&M不會在元宇宙內開設商店。”根據相關報道，H&M將允許消費者在Ceek City Universe元宇宙中購物，但H&M發言人進一步澄清，該公司沒有與 Ceek 有任何合作。Ceek官推隨后也發文表示，Ceek元宇宙中的 H&M 商店只是一個概念，還不是真正的虛擬商店。[2022/1/4 8:24:00]

作為Meta打造的有史以來最大模型，XLS-R中包含超過20億個參數，性能遠高于其他同類模型。Meta表示，事實證明，更多參數能夠更充分地體現、數據集中的各類語種。此外，Meta還發現，規模更大的模型在單一語言預訓練方面的性能也同樣優于其他較小模型。

Meta在四種主要多語言語音識別測試中對XLS-R做出評估，發現它在37種語言上獲得了超越以往模型的效能。具體測試場景為：BABEL中選取5種語言，CommonVoice中選取10種語言，MLS中選取8種語言，以及VoxPopuli上選取14種語言。

BABEL上的單詞錯誤率基準測試結果。XLS-R較前代模型實現了顯著改進。

此外，Meta還評估了語音翻譯模型，即將錄音資料直接翻譯成另一種語言。為了打造一套能夠執行多種任務的模型，Meta同時在CoVoST-2基準測試的數個不同翻譯方向上對XLS-R進行了微調，使其能夠在英語與多達21種語言之間實現內容互譯。

在使用XLS-R對英語以外的其他語言進行編碼時，獲得了顯著的效能提升，這也是多語言語音表達領域的一次重大突破。據Meta介紹，XLS-R在低資源語言學習中實現了顯著改進，例如印尼語到英語的翻譯，其中BLEU準確率平均翻了一番。BLEU指標的提升是指模型給出的自動翻譯結果與處理同一內容的人工翻譯結果間重合度更高，代表著模型在改進口語翻譯能力方面邁出了一大步。

以BLEU指標衡量的自動語音翻譯準確率，其中較高值表示XLS-R從高資源語言(例如法語、德語)、中資源語言(例如俄語、葡萄牙語)或低資源語言(例如泰米爾語、土耳其語)語音記錄翻譯至英語時的準確率。

Meta認為，XLS-R證明擴大跨語言預訓練規模可以進一步提高低資源語言的理解性能。它不僅提高了語音識別率，同時也將由外語到英語的語音翻譯準確率提高了一倍以上。

“XLS-R是我們朝著以單一模型理解多種不同語言(語音)目標邁出的重要一步，也代表著我們在利用公共數據推進多語言預訓練方面做出的最大努力。我們堅信這是一條正確的探索方向，將讓機器學習應用更好地理解所有人類語音、并促進后續研究，大大降低語音技術在全球范圍內、特別是服務匱乏社群中的使用門檻。我們將不斷開發新方法，通過低監督學習拓展模型的語言理解能力、逐步使其覆蓋全球7000多種語言，實現算法的持續更新。”Meta提到。

https://ai.facebook.com/blog/xls-r-self-supervised-speech-processing-for-128-languages/

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