阿里开源自研语音识别模型DFSMN 准确率高达96.04%

2018年6月10日 | By News | Filed in: News.

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近日,阿里巴巴达摩院机器智能实验室开源了新一代语音识别模型DFSMN,将全球语音识别准确率纪录提高至96.04%。这一数据测试基于世界最大的免费语音识别数据库LibriSpeech。对比目前业界使用最为广泛的LSTM模型,DFSMN模型训练速度更快、识别准确率更高。

采用全新DFSMN模型的智能音响或智能家居设备,相比前代技术深度学习训练速度提到了3倍,语音识别速度提高了2倍。

著名语音识别专家,西北工业大学教授谢磊表示:“阿里此次开源的DFSMN模型,在语音识别准确率上的稳定提升是突破性的,是近年来深度学习在语音识别领域最具代表性的成果之一,对全球学术界和AI技术应用都有巨大影响。”

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语音识别技术一直都是人机交互技术的重要组成部分。有了语音识别技术,机器就可以像人类一样听懂说话,进而能够思考、理解和反馈。近几年随着深度学习技术的使用,基于深度神经网络的语音识别系统性能获得了极大的提升,开始走向实用化。基于语音识别的语音输入、语音转写、语音检索和语音翻译等技术得到了广泛的应用。

目前主流的语音识别系统普遍采用基于深度神经网络和隐马尔可夫(Deep Neural Networks-Hidden Markov Model,DNN-HMM)的声学模型,其模型结构如图 1所示。声学模型的输入是传统的语音波形经过加窗、分帧,然后提取出来的频谱特征,如 PLP, MFCC 和 FBK等。而模型的输出一般采用不同粒度的声学建模单元,例如单音素 (mono-phone)、单音素状态、绑定的音素状态 (tri-phonestate) 等。从输入到输出之间可以采用不同的神经网络结构,将输入的声学特征映射得到不同输出建模单元的后验概率,然后再结合HMM进行解码得到最终的识别结果。

项目地址:https://github.com/tramphero/kaldi

详情见阿里技术公众号。

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June 9, 2018 at 10:12AM


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