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“为什么它不是一个美丽的东西?”困惑的Sharath Keshava Narayana问他的人工智能设备掩盖口音。
这项最新技术由他的公司Sanas开发，旨在实时“软化”呼叫中心工作人员的口音，据称可以保护他们免受偏见和歧视。自2022年9月推出以来，它在英语和法语国家引起了广泛的兴趣。
然而，并非所有人都相信该软件的反种族主义资质。相反，批评人士认为，它让我们陷入了一个当代的反乌托邦，在这个反乌托邦中，技术被用来抹去个人的差异、身份标志和文化。
为了理解它们，我们可以先复习一下什么是口音。他们怎么能被压制呢?熨平它们在哪些方面比声波弯曲得更大?
“口音”可以被定
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一、首先在官方下载游戏app或者添加小程序（其他链接）
二、打开你手机游戏玩法，找到在应用中找到对应的玩法辅助器。
二、打开辅助器按照辅助器的教程操作
三、按照操作使用教程:
1安装这个软件.打开.
2.在”设置DD辅助功能DD微信麻将开挂工具”里.点击”开启”.
3.打开工具.在”设置DD新消息提醒”里.前两个选项”设置”和”连接软件”均勾选”开启”.(好多人就是这一步忘记做了)
4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉.”消息免打扰”选项.勾选”关闭”.(也就是要把”群消息的提示保持在开启”的状态.这样才能触系统发底层接口.)
5.保持手机不处关屏的状态.
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义为一组口头线索(元音、辅音、语调等)，这些线索或多或少地 有助于对个人身份(例如地理或社会)的假设进行有意识的阐述。根据不同的叙述，口音可以被描述为本地口音或外国口音。
由于初创技术通常类似于黑盒，我们几乎没有关于Sanas部署的工具的信息来标准化我们的说话方式。然而，我们知道大多数方法的目的是至少部分地改变声波的结构，以便使某些声学线索更接近感知标准。该技术可以调整某些元音和辅音的音色以及节奏、语调或重音等参数。与此同时，该技术将寻求保护尽可能多的声音线索，以便识别原始说话者的声音，例如语音克隆，这一过程可能导致深度伪造的声音骗局。这些技术使得将与语音相关的内容与语音相关的内容分离成为可能。
语音的自动实时处理提出了技术难题，主要是待处理语音信号的质量问题。软件开发人员已经成功地克服了这些问题，他们基于深度学习、神经网络以及语音音频文件的大型数据库，这使得更好地管理信号中的不确定性成为可能。
以外语为例，Sylvain Detey、Lionel Fontan和Thomas Pellegrini指出了这些技术发展中固有的一些问题，包括使用哪种标准进行比较，或者语音音频文件在确定这些标准时所起的作用。
但是口音识别并不仅仅局限于声学。唐纳德·l·鲁宾(Donald L. Rubin)的研究表明，听众可以简单地通过将不同来源的面孔与讲话联系起来，来重现对所感知到的口音的印象。事实上，如果没有这些其他的线索，说话者就不太擅长识别他们不经常听到的口音，或者他们可能对口音有刻板印象的口音，比如德语
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，很多人把它与“侵略性”的辅音联系在一起。
人们一厢情愿地希望消除口音以对抗偏见，这引发了一个问题:什么是“中性”口音?罗西娜·里皮-格林指出，标准语言的意识形态——认为存在一种不被标记的表达方式——支配着社会的大部分，但没有事实依据。Vijay Ramjattan进一步将最近开发口音“减少”和“压制”工具的巨大努力与新自由主义模式联系起来，在新自由主义模式下，人们被分配了他们所依赖的技能和属性。最近的资本主义将语言视为一种技能，因此“错误的口音”据说会导致机会减少。
根据Janin Roessel的说法，可理解性因此成为指责个人缺乏口头沟通技能的借口。门罗和德温等研究人员表明，训练个体适应语音变化的口语能力是可能的，而不是强迫有“口音的人减少口音”。更重要的是，这不是由个人来改变的，而是由公共政策来更好地保护那些因口音而受到歧视的人。
在社会学领域，韦恩·布雷库斯(Wayne Brekhus)呼吁我们特别关注那些看不见的东西，权衡那些没有被标记的东西和那些被标记的东西，“缺乏口音”及其反面。这让我们重新思考个体之间存在的权力关系，以及我们将被标记者(根据他人的说法)同质化的方式。
因此，我们想到了凯瑟琳?帕斯卡(Catherine Pascal)提出的问题:新兴技术如何塑造我们作为“公民”而非“机器”的角色。“去除一种口音”就是重视一种占主导地位的“口音”，而忽略了其他辅助因素会参与对这种口音的感知以及歧视的出现。“消除口音”并不能消除歧视。相反，口音表达了身份，从而参与了人性化、群体成员甚至移情的现象:口音是他者性的渠道。
如果人工智能和深度学习等技术为我们提供了尚未开发的可能性，它们也可能导致一种反乌托邦，在这种反乌托邦中，非人性化掩盖了联合国教科文组织《世界文化多样性宣言》所阐述的共同利益或多样性等优先事项。似乎有必要让招聘人员意识到口音是如何影响客户满意度的，而不是隐藏它们，也有必要让政客们正视这个问题。
法国洛林大学(University of Lorraine)的PROSOPHON等研究项目汇集了应用语言学和工作心理学的研究人员，旨在让招聘人员更加意识到他们在偏见意识方面的责任，同时也让求职者“有口音”。通过提出“为什么这不是一件美好的事情?”这样的问题，像SANAS这样的公司提醒我们，为什么基于内化压迫的技术不会让人们在工作中感到快乐。
由The Conversation提供
本文转载自The Co在知识共享许可下的对话。阅读原文。
引文:为什么人工智能软件“软化”口音是有问题的(2024年，1月11日)检索自2024年1月11日httpsokphys.org/news/2024-01-ai-software-softening-accents-problematic.html
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