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  • 97%之后百度再寻语音突破口——DeepCNN【迈博体育myball】

    发布时间: 2022-01-07 09:47首页:主页 > 互联网 > 阅读()
    本文摘要:下模效果显着提高。目前,百度端对端技术处于行业领先水平。值得注意的是,语音识别是基于时频分析后的语音顺序完成的,将语音信号分析整体获得的时频谱作为图像,可以使用图像中广泛使用的CNN进行识别,解决语音信号的多样性问题,通过引进更深的CNN,语音识别性能明显提高与学术研究不同,百度语音研发立足点,探讨技术实际应用,技术难度和构建程度更高。对于语音识别产品,没有必要在大规模的语音数据库中反映性能的提高和适当的语音在线识别产品运营的模型。

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    下模效果显着提高。目前,百度端对端技术处于行业领先水平。值得注意的是,语音识别是基于时频分析后的语音顺序完成的,将语音信号分析整体获得的时频谱作为图像,可以使用图像中广泛使用的CNN进行识别,解决语音信号的多样性问题,通过引进更深的CNN,语音识别性能明显提高与学术研究不同,百度语音研发立足点,探讨技术实际应用,技术难度和构建程度更高。对于语音识别产品,没有必要在大规模的语音数据库中反映性能的提高和适当的语音在线识别产品运营的模型。

    百度使用数千小时实验研究,在近十万小时的产品语音数据库进行检查,丰富的语音数据资源,基于终端技术的语音识别系统显着高于以往的框架性能。除了百度语音识别技术每年提交算法模型外,百度语音技术在数据、计算能力、算法等三个方面都有明显的优势。百度享有约10万小时的正确标准语音数据,以数百个GPU的高性能计算平台。

    在算法方面,百度每年都在对模式算法进行很大的优化和递进,语音识别效果显著提高,领先于行业。迄今为止,百度利用终端对端技术开发了DeepSpeech2深度语音识别技术,用于提高在喧闹环境中语音识别的精度。在噪音环境下,错误率高于谷歌、微软、苹果的语音系统。

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    目前,百度语音识别精度高达97%,被美国权威科技杂志《麻省理工评论》列入2016年十大突破技术之一。据李先刚博士介绍,现在确实集中力量的DeepSpech3的研究开发工作,这次发表的DeepCNN不可避免地不是DeepSpeech3的核心构成部分。

    不仅技术突破,百度还大力推进用户语音交流的普及,手机百度、百度输入法、百度地图、度秘等产品反对语音输入功能,本次跨境DeeppCNN相信不会迅速应用于具有相当大用户体积的百度产品。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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