机器视觉（CV)是AI行业一大吸钱跑道，也因此造成了商汤、云从、依图、旷视那样的“图象四小龙”。而这四小龙之一的「依图高新科技」却首先扩宽界限，迈入语音和自然语言理解（NLP)领域。
12月11日，依图公布了依图短语音英语听写API、和微软公司Azure推出依图语音开发者平台，并和华为发布了“智能化语音协同解决方法”。
实际上早在2016年，当机器视觉企业一开始吸引住投资者留意时，语音鉴别就逐渐产业化情景落地式。目前，百度搜索、腾讯官方、京东商城、小米手机陆续公布智能音响，各种手机配备语音互动，实时翻译专用工具、智能客服系统等语音产品五花八门。
那麼，对比同行业，依图语音技术性的比较优势和市面室内空间会在哪儿？在未来实用化落地式上，依图会出现如何的整体规划？紧紧围绕这种问题，36氪独家代理采访了依图高新科技总裁革新官，前Google Research Scientist吕昊博士研究生。
依图高新科技总裁革新官吕昊博士研究生
的确，这一时间点进到语音领域考验多重，一则先给优点不会再，二则销售市场拥堵，讯飞科技、BAT大型厂争相进入，从工艺升高到服务平台绿色生态，销售市场室内空间看起来空间很少。
对于此事，吕昊表明：依图精英团队对我国目前的语音识别系统都进行了调查，发觉在许多情景下，语音鉴别实际效果并不理想化，例如语音通话全过程中的响声转写准确度低、长距离的响声收集鉴别实际效果差、语料数据信息累积不够等。因而，依图会从这种可提升室内空间下手，模型拟合优化算法开展打磨抛光，提高准确率，减少字错率。
在语音鉴别行业，15%的字错率是一条底线，超出则几乎不具有易读性，而小于3%则是可以被觉得具有种人的语音鉴别工作能力。但是，在具体讲话全过程中，人的说话速度、语调、话音、语态等都是危害鉴别精确度。除此之外，有别于英语，中文繁杂的语言表达原素，及其同音词不同意等问题为语音鉴别产生了很大的考验。那麼依图怎么看待呢？
吕昊告知36氪：现阶段业界欠缺针对性的规范检测和测试集，针对语音鉴别欠缺感受和非常的专用工具，为提高鉴别准确度，依图精英团队收集了很多真正会话数据信息，及其技术专业类、日常生活类的细分化语料库，根据此，依图明确提出了自身多层次、多情景的数据测试集，从而来模型拟合优化算法开展培训和检测。
据了解，在根据世界最大中文开源数据库的AISHELL-2的测验中，依图短语音英语听写的字错率为3.71%，官方网称领跑原业界引领者讯飞科技约20%。在多个近场、混音、噪音等公布检测集在，依图均值字错率 6.39%，领跑讯飞 11%。添加手机、话音、语音综艺节目、远场演说等依图内部结构暂没法公布的检测集后（所有检测集共 50钟头、60万中国汉字），依图均值字错率 8.27%，讯飞是9.30%，依图依然领跑讯飞 11% 上下。
根据不一样数据处理集在，依图语音识别系统的准确度主要表现
实际上，假如想完成真实的意义上的语音互动，语音仅仅一部分，更主要的则是对词义的了解。如果我们把语音技术性比成人的嘴和耳朵里面，用以表述和获得；那麼词义了解则是人脑，可以协助信息资源管理和分析。在词义了解层面，依图一样在做好技术性累积。
吕昊表明：尽管本次是以语音进入，可是精英团队一直是语音、词义两条线并行处理。2017年时，依图就曾将自然语言理解（NLP)技术性用以AI 医疗解决方案，融合建造的临床医学中文知识图谱，对医药学文字等多模态数据信息开展详细分析和特征提取。2022年，依图的毕业论文更当选NLP顶会EMNLP 2018，对于计算机语言学关键问题之一的代指了解明确提出全新升级数据PreCo并扩大开放。
先前，在视觉效果行业，依图已经在智能安防、诊疗、金融业、零售等行业拥有实用化、商业化的累积。针对是不是会将语音技术性转移于这种行业，吕昊回复：这一环节依然以技术性累积为主导，依图在开发者平台上保证了已有的API和实体模型优化算法，一方面可以经过销售市场认证优化算法品质，另一方面可以从而贴近不一样领域和情景。
据官网信息内容，依图与微软公司协同发表的语音开发者平台根据Azure Cloud，将依图的语音识别系统工作能力对外开放给普遍第三方应用开发人员应用。依图和华为公司协同发表的“智能化语音协同解决方法”则借助于依图语音开发者平台及华为公司全栈全情景Ascend系列产品处理器和面对大数据中心侧的Atlas 300AI加速卡，产生硬软一体化解决方法。
在未来，依图方案相继对外开放长语音转写API、即时语音转写API等。正如吕昊常说：期待为第三方应用开发人员在语音行业带来多一个语音技术性挑选。
小编觉得：融合已有的CV技术性累积，依图也许可在多模态感情辨识和测算行业发力，结合视觉效果、语音等多种数据信息，多方位提高设备的感知能力。在商业化的方面，尽管时下的依图语音技术性开发者平台依然以技术性累积为重心点，但借助CV累积的的B端客户，为私有云顾客给予语音解决方法仅仅時间迟早问题。
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