腾讯AI Lab副主任俞栋:探索语音识别的四大前沿挑战
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更新于2024-08-05
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在GMIS 2017全球机器智能峰会上,腾讯AI Lab副主任俞栋分享了关于语音识别领域的四大前沿研究方向。俞栋作为资深专家,拥有丰富的学术背景,曾在微软担任高级职务并发表多项研究成果。他在演讲中指出,尽管过去几十年语音识别技术取得了显著进步,机器在某些复杂任务上的表现已接近人类,但实现真正自然的人机自由交流仍有差距。
当前,语音识别研究的重点转向了非限定环境下的交互,即不再受限于特定的环境因素如静音环境或特定说话风格。这增加了识别的复杂性,因为真实的使用场景中,用户往往更倾向于在远场环境下与设备交流,如在嘈杂的环境中或距离较远时。这种转变带来了新的挑战,比如如何在远场条件下有效捕捉和处理声音,其中声能衰减成为关键问题。例如,远场麦克风需要解决麦克风接收到的声音强度减弱、噪声干扰和多声道处理等问题。
俞栋提到的一个具体例子是远场下的人声识别,例如在嘈杂的聚会(如鸡尾酒会)中,如何清晰地识别说话者的声音。这涉及到复杂的信号处理算法,如语音增强技术、阵列处理和声源定位,以及深度学习模型的优化,以适应各种语音条件下的识别准确度提升。
此外,他还提到了深度学习在语音识别中的重要作用,尤其是其开源软件CNTK(Compute Network Toolkit)的贡献,它在训练和优化模型方面提供了强大的工具。俞栋强调,随着技术的不断发展,未来的研究将继续探索如何进一步提高语音识别的鲁棒性和普适性,以期在真实世界的广泛应用中实现无缝交流。
俞栋的演讲深入探讨了语音识别领域的最新发展趋势,尤其是在处理远场、多变环境条件下的技术突破,以及深度学习在解决这些挑战中的核心作用。这些前沿研究方向不仅反映了技术的进步,也为未来的智能语音交互技术提供了重要启示。
2014-11-12 上传
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查理捡钢镚
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