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报道称，自主智能学习系统能够利用声音与面部特征的关系，根据少量声音片段大致推测出一个从未见过的讲话者的面容。

值得一提的是，该系统并不能准确还原一个讲话者的面容，而是只能根据学习到的基本特征大致模拟人脸图像。

研究人员指出，这是因为该系统的训练方向就是捕捉与年龄、性别等特征相关的视觉特点，而这些特点属于多位讲话者的共性。在海量资料的基础上，该系统只有在从未见过的讲话者身上找到足够多的共性之后，才能大致模拟出一幅人脸图像。因此这幅图像无法做到精确还原讲话者的面容。

此外，虽然该系统的资料库规模庞大，但毕竟无法涵盖全世界所有人，因此该系统模拟出来的图像仍需要进一步调整和完善。

目前该系统面临的最大挑战就是如何给这个资料库扩容，进而使其描绘的讲话者面容更加接近原型，但这项任务绝非易事，仍需研究人员进一步努力。