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      智能語音識別的前景與發(fā)展方向同步。

      發(fā)布日期:2021-12-16 閱讀次數(shù):2399

      眾所周知,語音識別屬于人工智能學(xué)科的模式識別研究范疇。那么語音識別的發(fā)展現(xiàn)狀和未來發(fā)展前景和方向是什么呢?

      智能語音識別的前景與發(fā)展方向同步

      語音識別的發(fā)展現(xiàn)狀。

      簡單的語音識別,近年來最大的變化是從hybrid到端到端。如果kaldi將各大公司的語音識別速度提高了10年,端到端進一步降低了學(xué)習(xí)識別算法的門檻。據(jù)我所知,目前很多性能都被端到端模型刷了(詳見espnet論文和github目錄)。但是,如果應(yīng)用于企業(yè)端,一些公司仍然堅持hybrid的位置。另一方面,這一領(lǐng)域也強烈依賴數(shù)據(jù)。大公司的識別api都是用10萬級語音訓(xùn)練的,所以作為初創(chuàng)公司,很容易因為數(shù)據(jù)問題而卷死。

      語音識別的發(fā)展前景。

      作為人機交互的橋梁,對著陸有著強烈的需求,這是各大公司所需要的。但最近國家戰(zhàn)略不太重視(畢竟天天吹超過人的轉(zhuǎn)寫能力,還有什么好研究的)。除非你能進入一個小圈子,否則建議轉(zhuǎn)到其他地方。

      智能語音識別的前景與發(fā)展方向同步

      語音識別的發(fā)展方向。

      1、端到端,特別是基于transformer的解碼速度、內(nèi)存占用、在線和離線性能差距,時間對齊仍需解決。

      2、小資源,在有預(yù)訓(xùn)練模型的情況下,能否像語言模型一樣快速自適應(yīng)小語種數(shù)據(jù)集。

      3、多語種聯(lián)合建模,尤其是中英混合語音。

      4、更快的適應(yīng)當前場景環(huán)境,滿足場景智能需求。

      5、智能識別回話場景,智能回復(fù)語言所表達需求。

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      標簽:智能語音,語音識別,智能識別


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