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“哇喔!
断网时,表现优秀;联网时,堪称完美!”
谷歌语音识别部门的老大,首席工程师威尔,带着一群技术人员围过来。
众人对两人所说的测试结果难以置信。
“我们的语音输入法,还处于对每个建模单元的统计概率模型进行描述阶段,哪里冒出来的小公司,meta?已经推出如此成熟的产品了!”
威尔手心全是汗,花了公司几千万,没开发出最先进的产品,终会有人担责。
“是和我们一样,采用高斯混合模型(gmm),用海量数据训练出来的吗?”
威尔抿着嘴唇,盯着手下操作,“应该不是gmm,那本质上是一种浅层网络建模,对特征的状态空间分布不能充分描述…特征维度一般也就几十维,对特征之间的相关性也不能进行充分描述…”
在周杰前世,直到2011年,微软公司基于深度神经网络,才在语音识别系统研究方面取得阶段性的成果。
由家娃变异进化后优化出来的维斯顿,已远超微软那时的技术。
此世此时,巨头们在语音识别方面,还处于实验阶段。
而维斯顿语音输入法,在语音的前端处理涵盖的几个模块,已极度优秀。
说话人声检测模块,可以有效地检测说话人声开始和结束的时刻,并区分说话人声与背景声。
回声消除模块,让音箱播放音乐时,消除来自扬声器的音乐干扰,不暂停音乐而进行有效的语音识别。
唤醒词识别模块,是人类与机器交流的触发方式,就像日常生活中需要与其他人说话时,你会先喊一下那个人的名字。
麦克风阵列处理模块,对声源进行定位,增强说话人方向的信号,同时抑制其他方向的噪声信号。
语音增强模块,进一步增强说话人的语音,有效抑制环境噪声,降低远场语音的衰减。
威尔紧张到嘴里碎碎念:
“平时自命不凡,但我们在技术方面已完全落伍!
“这是手机软件,手持设备使用,属于近场环境,语音识别已属完美。
“厉害的是,维斯顿好像真有智慧一般,具有智能。
联网安装到车载、智能家居等设备时,这款手机软件,竟然能自动优化匹配设备!
“一般语音识别系统,在车载、智能家居等远场环境中,声音传达到麦克风时会衰减得非常厉害,导致一些在近场环境中不值一提的问题被显着放大。
“需要前端处理技术能够克服噪声、混响、回声等问题,实现远场拾音…我们的技术做不到。
“但维斯顿轻易做到了!
在远场环境下,几次训练数据,就能对模型进行持续优化,提升远场拾音的效果!
“这是神级产品!
我们必须要联系上开发者!”
最先发现维斯顿厉害的工程师汤姆耸耸肩:“没有任何联系方式!
“…我和杰瑞认为,维斯顿是通过深度神经网络,采用高维特征训练来模拟,大幅提升了语音识别系统的识别率…
“实际解码过程中,仍采用传统的隐马尔可夫模型(hmm)、传统的统计语言模型和传统的动态加权有限状态转换机(wfst)解码器…
“但在声学模型的输出分布计算时,完全用神经网络的输出后验概率,乘以一个先验概率来代替传统hmm中的gmm的输出似然概率。
“这样的语音识别系统的误识别率,与gmm语音识别系统的误识别率相比,下降了至少25%!
“我们部门正在研究的语音输入法完了!”
语音识别的过程需要经历特征提取、模型自适应、声学模型、语言模型、动态解码等多个过程。
谷歌秘密成立的语音识别部门,在各个环节对维斯顿进行了测试。
自己设想中的产品完败,更别提产品都还没做出来。
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