“梁家恩:面向移动互联网的智能语音云” 本文主要介绍了移动互联网时代下智能语音技术的发展,特别是由北京云知声信息技术有限公司提供的开放语音云平台。梁家恩在演讲中阐述了智能语音识别技术的重要突破以及其在移动互联网领域的广泛应用。 首先,移动互联网的爆发推动了智能语音技术的需求。随着移动通信技术如2G/3G/4G、WIFI的普及,智能移动终端如手机、电视、车载设备、穿戴设备和玩具等的迅速发展,以及云计算平台的虚拟化和GPU计算能力的提升,移动互联网用户数量激增,用户对便捷交互体验的需求日益增强,语音搜索已成为一种常见且受欢迎的交互方式。 在语音识别技术方面,梁家恩提到基于统计方法的语音识别系统是当前主流。这些系统通过抗噪特征提取来消除环境、通道和说话人因素的影响,利用统计声学模型对海量发音数据进行建模并在线上数据上进行迭代。同时,系统还需要词表与发音词典,包括通用词典、领域专用词典、热词表和个性词表,以及统计语言模型,通过海量文本数据建模和线上数据迭代来提高识别准确性。识别解码器则扮演高效搜索引擎的角色,确保快速准确的识别过程。 近年来,深度神经网络(DNN)在语音识别中的应用成为一大突破。DNN深度神经网络建模自2009年起在业界广泛应用,但其实早在2006年学术界就已经开始研究。DNN的引入显著提升了声学模型的区分度,使得模型能够处理更复杂的语音场景。此外,还包括说话人和环境的自适应技术、大规模语言模型训练、领域和个性化模型、识别网络优化技术以及快速模型迭代技术,这些都为提高识别准确率和实时系数提供了保障。 语音识别的关键性能指标包括识别准确率和识别速度。高识别准确率意味着正确识别的字数占标准答案字数的比例,而实时系数则衡量了识别速度,理想的实时系数应尽可能接近1,表示识别速度与语音输入同步。然而,实现高准确率和快速识别的平衡是一项挑战,因为超大参数系统的综合优化和识别速度优化需要精细的调整。 最后,梁家恩提到了语音识别的应用场景,如语音操控、语音输入、语音查询、问答和对话等。在这些场景中,结合语义理解和服务,语音识别技术为用户提供更加自然和人性化的交互体验。 这篇摘要揭示了智能语音技术在移动互联网环境下的重要性,特别是在硬件设备多样化、用户需求增长和技术创新的驱动下,智能语音云平台已经成为开发者和企业提升产品和服务竞争力的关键工具。
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