思必驰技术引领新一轮人工智能革新

2015年08月02日 23:40

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7月31日消息 本周，思必驰【语声纪元】新技术发布会在深圳3W咖啡顺利闭幕。这是一场技术的饕餮盛宴，无论从技术发布还是经验分享，深深吸引现场五百余名“创想家”，现场座无虚席，行业内众大咖也参与到本次思必驰新技术大餐中。

　　(AISPEECH 思必驰)

　　本次发布会由思必驰CEO高始兴主持，由思必驰联合创始人、首席科学家俞凯教授讲解技术。

(思必驰CEO 高始兴)

(思必驰联合创始人、剑桥大学语音博士俞凯)

　　如今语音技术应用在智能硬件方面，光靠识别和合成的配合是不够的，亟需一整套人脑交互智能，俞凯博士表示，人工智能系统将是从局部智能到整体智能，单独一块优秀模块并不够，基础并非全部。思必驰是国际首个采用认知交互模型设计语音交互系统的公司，专注于做对话系统而非“语音识别”。

　　俞凯博士介绍，要真正解决挑战和难题，不仅需要解决语音的“感知/表达”，更需要解决认知理解和抽象思维的智能。这需要经历一个是传统语音技术的优化，使其更加人性化阶段;二是对话技术的使用，采用认知交互智能提升任务完成的水平和用户体验阶段。

　　由于交互模态和交互目标的丰富，用户对人机交互的自由度和丰富性的需求日益提升，任务正在逐渐向“任务处理”变迁。

　　俞凯博士从四点介绍了思必驰技术的突出贡献。

　　远场及抗噪技术突破：模型算法的优化突破，使得思必驰仅用软件解决方案就可以达到以往采用语音降噪芯片才能达到的效果，降低了成本并大幅提升识别率，。并且在国际通用的噪声标准测试库上，思必驰的最新结构化抗噪语音识别技术取得单系统最好成绩。

　　更先进的回声消除和麦克风阵列算法组合：先进的回声消除算法和麦克风阵列算法结合，可以有效的跟踪用户位置，增强语音信号质量，实现高性能的通用语音识别。软硬件结合的多种解决方案，更给出了更多的选择和可能性。仅靠软件且单麦克风条件下，通过大数据整合以及智能算法，思必驰仍然可以达到极为优秀的使用体验，识别速度与准确率均处在世界领先水平。

　　基于统计的参数化语音合成方法：思必驰采用最新的基于统计的参数化语音合成方法，实现模型规模的大幅压缩，语音连贯性的大幅提升，能够自由训练个性化的语音。避免了传统语音合成的采用拼接技术的大规模的语音库存储，和切片后在合成的时候把片段拼接的繁琐。

　　多轮交互和根据上下文的语义解析：在真实场景下，传统语音识别加自然语言处理的方案并不能很好地实现自由的“人机交互”。思必驰在领先的传统语音识别合成技术的基础上，引入交互认知智能，通过情境理解和多轮交互，面向最终任务完成度和用户体验进行系统设计和优化。