Alexa语音识别新技术在Interspeech展示
在今年的Interspeech（最大的语音技术年度会议）上，某中心Alexa自动语音识别总监将发表主题演讲，探讨"对话助手语音技术的成功、挑战与机遇"。
端到端模型突破
语音识别团队在过去几年取得重大进展，现已实现全功能设备端语音识别。通过采用端到端神经网络模型，将语音信号直接转换为文本，模型大小缩减至原来的百分之一。量化技术进一步降低了内存和计算需求，这些模型可部署在设备端并通过专用神经处理器运行。
说话人识别系统优化
采用双模型架构结合文本相关和文本无关模型：
- 文本相关模型通过唤醒词（如"Alexa"）进行声纹匹配
- 文本无关模型独立于语音内容进行身份识别 端到端神经网络改造使说话人识别准确率提升一个数量级。
半监督学习应用创新
通过半监督学习技术实现：
- 利用少量标注数据训练模型自动标注海量未标注数据
- 结合语言池化技术处理机器转录的非审核数据
- 大幅提升模型训练数据规模和多样性
这些技术创新使语音识别系统在保持低延迟的同时，持续提升识别准确性和个性化体验。