ISCSLP中文口語語言處理會議由國際著名學(xué)術(shù)協(xié)會ISCA的中文學(xué)術(shù)小組SIG-CSLP主辦，為全球針對中文語言處理技術(shù)所舉辦的大型國際研討會，1997年創(chuàng)辦首屆，每兩年舉行一次，并由新加坡、中國大陸、***及香港等四個國家和地區(qū)輪流舉辦，該會議已經(jīng)發(fā)展成為中文語言處理技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域最重要的國際研討會。

第十屆中文口語語言處理國際會議ISCSLP2016 在天津召開，會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，共同探討語言處理的未來發(fā)展趨勢。

圖1 思必馳首席科學(xué)家俞凱現(xiàn)場

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，在大會新技術(shù)產(chǎn)業(yè)論壇上，進行了題為《基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)進步》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知智能的飛躍，解決如何使智能語音進行理解、決策及表述的問題非常重要。俞凱教授強調(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；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)健的研究實力，思必馳用實際行動踐行著作為技術(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、智能機器人三個垂直領(lǐng)域定制基于交互場景的語音方案，應(yīng)用場景各有不同，思必馳依托強大的研發(fā)實力滿足用戶在不同場景下的個性化需求。雖然目前國內(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景的個性化需求，不同專業(yè)領(lǐng)域的算法、數(shù)據(jù)、架構(gòu)等都要依托實際應(yīng)用進行搭建及優(yōu)化。因此，思必馳專注技術(shù)研發(fā)，用技術(shù)實力說話，通過定制方案滿足用戶個性化需求。

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)合實驗室“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，思必馳擁有獨立知識產(chǎn)權(quán)，并積極促進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)合實驗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)境下的語音識別一直以來是一個難題。目前基于深度學(xué)習(xí)的主流語音識別技術(shù)及引擎，已經(jīng)可以在很多信噪比相對比較好的環(huán)境下取得良好的準(zhǔn)確率，但是在面對真實環(huán)境下的多類別強噪聲情況環(huán)境（比如車載噪聲、家居遠場回聲等），性能變會急劇下降，遠遠不能滿足實際應(yīng)用的需求。

思必馳和上海交大聯(lián)合實驗室，對基于噪聲條件下的語音識別問題進行了深入的研究，歷時一年多以來，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)部實現(xiàn)了聲學(xué)自動降噪的能力。

思必馳上海交大聯(lián)合實驗室目前所提出的模型和架構(gòu)，在噪聲環(huán)境語音識別的業(yè)界基準(zhǔn)庫Aurora4上，取得了7.09%的詞錯誤率。相比于世界其他機構(gòu)目前10%左右的最好結(jié)果，有一個大幅度的明顯優(yōu)勢，在抗噪語音識別上是一個新的里程碑。此外，除了多類別的加性噪聲，此模型也被驗證在遠場識別環(huán)境下也具有明顯的優(yōu)勢。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構(gòu)最好語音識別系統(tǒng)對比如下圖所示：

思必馳上海交大聯(lián)合實驗室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，這些特點都為VDCNN的真實使用提供了便利。

新型解碼框架

新型解碼框架：Phone Synchronous Decoding

大詞匯連續(xù)語音識別由于詞匯量龐大且沒有固定語法，會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，逐幀搜索計算量大，而大量剪枝算法會引入搜索誤差。因此目前主流的大詞匯連續(xù)語音識別系統(tǒng)只能工作在云端。

近來，連接時序模型（CTC）取代傳統(tǒng)隱馬爾科夫模型（HMM），被應(yīng)用到語音識別中，其特點顯著，能夠針對識別序列進行整體建模，帶來更好的前后文建模能力，使語音識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一個音素的映射關(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，適宜采用更長的搜索步長，由逐幀同步解碼，轉(zhuǎn)變?yōu)橐羲赝浇獯a，從而減少了搜索計算量。

思必馳結(jié)合以上兩點改進，使語音識別系統(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)計的優(yōu)化算法，取得近一倍的提升。顯著改善了語音識別系統(tǒng)的用戶體驗。

近年來，思必馳憑借穩(wěn)健的研發(fā)實力，在智能車載、智能家居、智能機器人等領(lǐng)域的語音市場展開了布局，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。思必馳將始終秉承創(chuàng)新精神，保持技術(shù)專注性與獨立性，打造更人性化的語音交互。