ISCSLP中文口語語言處理會(huì)議由國(guó)際著名學(xué)術(shù)協(xié)會(huì)ISCA的中文學(xué)術(shù)小組SIG-CSLP主辦，為全球針對(duì)中文語言處理技術(shù)所舉辦的大型國(guó)際研討會(huì)，1997年創(chuàng)辦首屆，每?jī)赡昱e行一次，并由新加坡、中國(guó)大陸、***及香港等四個(gè)國(guó)家和地區(qū)輪流舉辦，該會(huì)議已經(jīng)發(fā)展成為中文語言處理技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域最重要的國(guó)際研討會(huì)。

第十屆中文口語語言處理國(guó)際會(huì)議ISCSLP2016 在天津召開，會(huì)議聚集了來自全球各地學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界的人士，并向全球征集業(yè)界前沿學(xué)術(shù)論文稿件，結(jié)合當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)，共同探討語言處理的未來發(fā)展趨勢(shì)。

圖1 思必馳首席科學(xué)家俞凱現(xiàn)場(chǎng)

10月18日下午，思必馳首席科學(xué)家/聯(lián)合創(chuàng)始人、上海交通大學(xué)俞凱教授，在大會(huì)新技術(shù)產(chǎn)業(yè)論壇上，進(jìn)行了題為《基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)步》的主題分享。俞凱教授表示，智能語音在經(jīng)歷著從感知智能到認(rèn)知智能的飛躍，解決如何使智能語音進(jìn)行理解、決策及表述的問題非常重要。俞凱教授強(qiáng)調(diào)技術(shù)型公司原始創(chuàng)新的重要性，著重介紹了思必馳基于深度學(xué)習(xí)的語音識(shí)別技術(shù)，如，VDCNN算法在降噪處理上表現(xiàn)出不可取代的優(yōu)勢(shì)；幀同步解碼轉(zhuǎn)換為音素同步解碼搜索空間減少80%以上等技術(shù)成果。依托穩(wěn)健的研究實(shí)力，思必馳用實(shí)際行動(dòng)踐行著作為技術(shù)型公司應(yīng)有的創(chuàng)新、原創(chuàng)精神。

思必馳專注為智能硬件提供自然語言交互方案，為智能車載、智能家居、智能機(jī)器人三個(gè)垂直領(lǐng)域定制基于交互場(chǎng)景的語音方案，應(yīng)用場(chǎng)景各有不同，思必馳依托強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力滿足用戶在不同場(chǎng)景下的個(gè)性化需求。雖然目前國(guó)內(nèi)智能語音領(lǐng)域，通用的開源工具應(yīng)用較多，難度較低，但通用的開源工具在效率和權(quán)限上有極大局限性，既無法滿足特定的前沿算法需求，也常常無法滿足用戶基于場(chǎng)景的個(gè)性化需求，不同專業(yè)領(lǐng)域的算法、數(shù)據(jù)、架構(gòu)等都要依托實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行搭建及優(yōu)化。因此，思必馳專注技術(shù)研發(fā)，用技術(shù)實(shí)力說話，通過定制方案滿足用戶個(gè)性化需求。

如何確保技術(shù)的專業(yè)性與前沿性呢？思必馳成立之初即與上海交大成立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室“Speech Lab”，由思必馳聯(lián)合創(chuàng)始人，上海交通大學(xué)教授俞凱全權(quán)負(fù)責(zé)，專注智能語音技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，思必馳擁有獨(dú)立知識(shí)產(chǎn)權(quán)，并積極促進(jìn)前端科研成果的商業(yè)化轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。正如俞凱教授在演講中所提，近期，思必馳上海交大聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室的科研工作又取得了極大突破。

風(fēng)暴抗噪：VDCNN算法

抗噪處理：VDCNN算法模型結(jié)構(gòu)

噪聲環(huán)境下的語音識(shí)別一直以來是一個(gè)難題。目前基于深度學(xué)習(xí)的主流語音識(shí)別技術(shù)及引擎，已經(jīng)可以在很多信噪比相對(duì)比較好的環(huán)境下取得良好的準(zhǔn)確率，但是在面對(duì)真實(shí)環(huán)境下的多類別強(qiáng)噪聲情況環(huán)境（比如車載噪聲、家居遠(yuǎn)場(chǎng)回聲等），性能變會(huì)急劇下降，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。

思必馳和上海交大聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，對(duì)基于噪聲條件下的語音識(shí)別問題進(jìn)行了深入的研究，歷時(shí)一年多以來，提出了VDCNN算法模型結(jié)構(gòu)。相比于傳統(tǒng)語音模型僅使用1至2層卷積層，思必馳通過堆疊較小的卷積層和池化層，將語音模型中的卷積層的深度提高到了10層以上。利用小卷積核更加精細(xì)的局部刻畫能力和頻率不變性描述，能夠更好地在語音模型的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了聲學(xué)自動(dòng)降噪的能力。

思必馳上海交大聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室目前所提出的模型和架構(gòu)，在噪聲環(huán)境語音識(shí)別的業(yè)界基準(zhǔn)庫Aurora4上，取得了7.09%的詞錯(cuò)誤率。相比于世界其他機(jī)構(gòu)目前10%左右的最好結(jié)果，有一個(gè)大幅度的明顯優(yōu)勢(shì)，在抗噪語音識(shí)別上是一個(gè)新的里程碑。此外，除了多類別的加性噪聲，此模型也被驗(yàn)證在遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別環(huán)境下也具有明顯的優(yōu)勢(shì)。近5年，在Aurora4噪聲數(shù)據(jù)庫上，公開可查的世界上著名研究機(jī)構(gòu)最好語音識(shí)別系統(tǒng)對(duì)比如下圖所示：

思必馳上海交大聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室VDCNN算法模型結(jié)構(gòu)，不但在噪聲環(huán)境下具有非常好的準(zhǔn)確率，還具有訓(xùn)練收斂速度快，模型參數(shù)規(guī)模小等優(yōu)勢(shì)，這些特點(diǎn)都為VDCNN的真實(shí)使用提供了便利。

新型解碼框架

新型解碼框架：Phone Synchronous Decoding

大詞匯連續(xù)語音識(shí)別由于詞匯量龐大且沒有固定語法，會(huì)造成搜索空間非常龐大。目前，通過很多傳統(tǒng)做法可以加快語音識(shí)別速度，如，離線基于WFST的搜索空間預(yù)優(yōu)化，在線逐幀同步維特比解碼，結(jié)合可變幀率分析等方法。但是，離線優(yōu)化效果有限，逐幀搜索計(jì)算量大，而大量剪枝算法會(huì)引入搜索誤差。因此目前主流的大詞匯連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)只能工作在云端。

近來，連接時(shí)序模型（CTC）取代傳統(tǒng)隱馬爾科夫模型（HMM），被應(yīng)用到語音識(shí)別中，其特點(diǎn)顯著，能夠針對(duì)識(shí)別序列進(jìn)行整體建模，帶來更好的前后文建模能力，使語音識(shí)別的建模單元顯著減少，并使龐大搜索空間相應(yīng)減小。另一方面，模型本身建模了多幀對(duì)一個(gè)音素的映射關(guān)系，使得模型輸出的聲學(xué)信息集中。根據(jù)模型輸出特點(diǎn)，適宜采用更長(zhǎng)的搜索步長(zhǎng)，由逐幀同步解碼，轉(zhuǎn)變?yōu)橐羲赝浇獯a，從而減少了搜索計(jì)算量。

思必馳結(jié)合以上兩點(diǎn)改進(jìn)，使語音識(shí)別系統(tǒng)的速度累積提高20-30倍，內(nèi)存下降50%以上，從而使得大詞匯連續(xù)語音識(shí)別可以應(yīng)用于離線手持設(shè)備；而基于該系統(tǒng)提出的置信度算法，得益于集中的聲學(xué)信息和相應(yīng)設(shè)計(jì)的優(yōu)化算法，取得近一倍的提升。顯著改善了語音識(shí)別系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)。

近年來，思必馳憑借穩(wěn)健的研發(fā)實(shí)力，在智能車載、智能家居、智能機(jī)器人等領(lǐng)域的語音市場(chǎng)展開了布局，與阿里、小米、聯(lián)想、海爾、美的、慶科、浙江大華等企業(yè)建立了戰(zhàn)略合作關(guān)系，為廣大用戶帶來流暢的語音交互體驗(yàn)。思必馳將始終秉承創(chuàng)新精神，保持技術(shù)專注性與獨(dú)立性，打造更人性化的語音交互。