0
| 本文作者： 奕欣 | 2017-05-10 17:05 |
雷鋒網(wǎng)消息，今天百度研究院官網(wǎng)更新了一條新聞，但顯示需要密碼方可查看內(nèi)容。
文章標(biāo)題為《Protected: Deep Speaker: an End-to-End System for Large-Scale Speaker Recognition》。從標(biāo)題上看， Deep Speaker 應(yīng)該是百度即將發(fā)布的新一代語音識別技術(shù)，且為一個端到端大規(guī)模識別系統(tǒng)。
雷鋒網(wǎng)第一時(shí)間聯(lián)系了百度 AI 研究院的相關(guān)人士，對方表示本次更新為百度美國研究院發(fā)起，據(jù)他了解，“主要是聲紋識別方向的進(jìn)展”。
據(jù)百度美國研究院的消息透露，這一內(nèi)容將在北京時(shí)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(dá)到對未知聲音辨別的目的，也就是說，可以通過聲紋技術(shù)判斷某句話是否為某個人所說。聲紋識別的理論基礎(chǔ)在于每個聲音都有自己的特征，并能對不同的聲源進(jìn)行有效區(qū)分。
目前，聲紋識別的任務(wù)主要有兩種，一是聲紋確認(rèn)技術(shù)，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(shù)，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(qiáng)大腦”中也展示了采用聲紋識別技術(shù)，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(shí)，也指出本次節(jié)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(xué)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(xué)習(xí)的說話人信息提取算法進(jìn)行訓(xùn)練和鑒別。
此前雷鋒網(wǎng)曾經(jīng)報(bào)道過百度在語音技術(shù)上的進(jìn)展。語音識別層面上，百度早在2010年就已經(jīng)進(jìn)行智能語音及相關(guān)技術(shù)研發(fā)。并從2012年開始逐步采用 DNN、Sequence Discriminative Training（序列區(qū)分度訓(xùn)練）、 LSTM 模型、CTC 及 Deep CNN 等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語音的相關(guān)研究。在語音識別領(lǐng)域，百度相繼于 2014 年及2015 年年底發(fā)布了 Deep Speech 和 Deep Speech 2，并憑借深度語音識別技術(shù)于 2016 年入選 MIT 十大突破技術(shù)。基于 Deep Speech 2 ，2017年百度推出了一款基于人工智能的轉(zhuǎn)錄應(yīng)用 SwiftScribe。而在語音合成上，百度于今年正式推出 Deep Voice，一個實(shí)時(shí)語音合成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
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(wǎng)將會及時(shí)跟進(jìn)消息。
AI科技評論招業(yè)界記者啦！
在這里，你可以密切關(guān)注海外會議的大牛演講；可以采訪國內(nèi)巨頭實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)專家；對人工智能的動態(tài)了如指掌；更能深入剖析AI前沿的技術(shù)與未來！
如果你：
＊對人工智能有一定的興趣或了解
* 求知欲強(qiáng)，具備強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力
* 有AI業(yè)界報(bào)道或者媒體經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先
簡歷投遞：
lizongren@leiphone.com
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
