阿里云总监课：Latency Controlled-BLSTM在语音识别中的深度探索

"藏经阁-阿里云总监课第二期深入探讨了Latency Controlled-BLSTM模型在语音识别领域的实际应用。演讲者薛少飞来自阿里巴巴，他首先回顾了语音识别声学模型技术的历史演变，从最早的高斯混合模型(GMM)、深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)到循环神经网络(RNN)和其变种如长短时记忆网络(LSTM)。这些模型的发展历程中，DNN的引入带来了显著的识别准确率提升，使得语音识别达到了接近人类的识别水平。 重点介绍的是LatencyControlled-BLSTM声学模型，这是一种特别设计用于解决语音识别延迟问题的模型。相比于标准的BLSTM，它具有更好的实时性和准确性平衡，对于实时交互场景如语音助手或在线翻译等有重要意义。该模型考虑了语音信号的时间特性，并通过控制模型的延迟能力来优化用户体验，同时保持较高的识别精度。 演讲还提及了深度学习技术中的ResNet，它是为了解决深度神经网络中的集成问题而提出的，通过引入残差连接解决了梯度消失和过拟合的问题，使得模型在更深的层次上也能保持良好的性能。此外，演讲者还介绍了如何利用CNN处理语音信号的时频特征，以及RNN的变体如GRU(Bi-directional GRU)在时序模型中的应用。 藏经阁的这次讲座提供了关于语音识别技术从传统统计模型到深度学习模型的全面视角，特别是LatencyControlled-BLSTM模型如何在实际应用中提升效率与准确性的关键细节。这对于理解和应用当前最先进的语音识别技术，尤其是对于关注延迟优化和实时性能的开发者来说，是一份宝贵的参考资料。"