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    百度端到端大規模語音識別系統 Deep Speaker,箭在弦上即將發布

    本文作者: 奕欣 2017-05-10 17:05
    導語:從標題上看, Deep Speaker 應該是百度即將發布的新一代語音識別技術,且為一個端到端大規模識別系統。

    雷鋒網消息,今天百度研究院官網更新了一條新聞,但顯示需要密碼方可查看內容。

    文章標題為《Protected: Deep Speaker: an End-to-End System for Large-Scale Speaker Recognition》。從標題上看, Deep Speaker 應該是百度即將發布的新一代語音識別技術,且為一個端到端大規模識別系統。

    百度端到端大規模語音識別系統 Deep Speaker,箭在弦上即將發布

    雷鋒網第一時間聯系了百度 AI 研究院的相關人士,對方表示本次更新為百度美國研究院發起,據他了解,“主要是聲紋識別方向的進展”。

    據百度美國研究院的消息透露,這一內容將在北京時間凌晨公布。

    聲紋識別是語音識別里一個比較窄的分支,通過對一種或多種語音信號的特征分析達到對未知聲音辨別的目的,也就是說,可以通過聲紋技術判斷某句話是否為某個人所說。聲紋識別的理論基礎在于每個聲音都有自己的特征,并能對不同的聲源進行有效區分。

    目前,聲紋識別的任務主要有兩種,一是聲紋確認技術,即比對兩份樣本是否為同一人所說;另一個則是聲紋識別技術,即判斷某句話是樣本庫中的哪個人所說的。

    今年年初,百度小度在“最強大腦”中也展示了采用聲紋識別技術,從一群唱歌的參與者中找到擁有說某句話(樣本為一段簡短的通話)的那個人。百度官方在接受采訪時,也指出本次節目的聲紋識別難度比一般的聲紋識別要難,主要采用的是“聲學特征提取”與“說話人特征提取”兩種方式,并用“DNN-ivector”及基于端到端深度學習的說話人信息提取算法進行訓練和鑒別。

    此前雷鋒網曾經報道過百度在語音技術上的進展。語音識別層面上,百度早在2010年就已經進行智能語音及相關技術研發。并從2012年開始逐步采用 DNN、Sequence Discriminative Training(序列區分度訓練)、 LSTM 模型、CTC 及 Deep CNN 等神經網絡進行語音的相關研究。在語音識別領域,百度相繼于 2014 年及2015 年年底發布了 Deep Speech 和 Deep Speech 2,并憑借深度語音識別技術于 2016 年入選 MIT 十大突破技術。基于 Deep Speech 2 ,2017年百度推出了一款基于人工智能的轉錄應用 SwiftScribe。而在語音合成上,百度于今年正式推出 Deep Voice,一個實時語音合成的神經網絡系統。

    那么,本次如此神秘的 Deep Speaker 到底有哪些重大的更新,它又可能在哪些方面有所突破?雷鋒網將會及時跟進消息。

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